CapaBench是一個(gè)量化LLM Agent架構(gòu)中各個(gè)模塊貢獻(xiàn)的評(píng)估框架。

原標(biāo)題：挖掘「縫合」的潛力：CapaBench 揭示 LLM 智能體中各個(gè)模塊的作用
文章來(lái)源：AI科技評(píng)論
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CapaBench：量化評(píng)估LLM Agent模塊貢獻(xiàn)的框架

本文介紹了CapaBench，一個(gè)用于量化評(píng)估大型語(yǔ)言模型（LLM）Agent架構(gòu)中各個(gè)模塊貢獻(xiàn)的框架。隨著LLM的快速發(fā)展，模塊化LLM Agent架構(gòu)日益流行，但評(píng)估各個(gè)模塊的貢獻(xiàn)仍然是一個(gè)挑戰(zhàn)。CapaBench通過(guò)模塊化設(shè)計(jì)和Shapley值方法，為解決這一問(wèn)題提供了一種全新的、可解釋的評(píng)估方式。

1. LLM代理的模塊化架構(gòu)

CapaBench采用了包含四個(gè)核心模塊的代理框架：規(guī)劃、推理、行動(dòng)和反思。規(guī)劃模塊負(fù)責(zé)將復(fù)雜任務(wù)分解為子任務(wù)；推理模塊進(jìn)行邏輯推理和因果分析；行動(dòng)模塊執(zhí)行操作；反思模塊分析任務(wù)失敗原因并優(yōu)化行為。這些模塊是當(dāng)前LLM Agent架構(gòu)中解決復(fù)雜任務(wù)的核心。

2. 模塊貢獻(xiàn)的系統(tǒng)性評(píng)估

CapaBench使用Shapley值方法來(lái)量化每個(gè)模塊的貢獻(xiàn)。Shapley值是一種公平的評(píng)估框架，它計(jì)算每個(gè)模塊對(duì)系統(tǒng)表現(xiàn)的邊際貢獻(xiàn)。通過(guò)評(píng)估所有模塊組合（2⁴=16種），并測(cè)量每種組合下的任務(wù)成功率，CapaBench可以量化每個(gè)模塊的貢獻(xiàn)和協(xié)同效應(yīng)。

3. 數(shù)據(jù)集建設(shè)與評(píng)估任務(wù)

為了確保評(píng)估框架的有效性，CapaBench構(gòu)建了一個(gè)包含超過(guò)1500個(gè)多回合任務(wù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集，涵蓋在線(xiàn)購(gòu)物、導(dǎo)航規(guī)劃、票務(wù)訂購(gòu)、數(shù)學(xué)問(wèn)題求解、自動(dòng)定理證明、機(jī)器人協(xié)作和操作系統(tǒng)交互等多種任務(wù)。這些任務(wù)具有不同的難度等級(jí)，能夠全面評(píng)估各個(gè)模塊的能力。

4. 實(shí)驗(yàn)評(píng)估

實(shí)驗(yàn)中，研究人員使用Llama3-8B-Instruct作為默認(rèn)模塊實(shí)現(xiàn)，并系統(tǒng)地替換每個(gè)模塊的默認(rèn)實(shí)現(xiàn)進(jìn)行評(píng)估。結(jié)果顯示，具有更高Shapley值的模塊組合能夠提高任務(wù)表現(xiàn)。不同模型在不同任務(wù)上的表現(xiàn)差異也反映了其各自的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)。

5. 現(xiàn)象分析

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，不同任務(wù)對(duì)模塊貢獻(xiàn)的需求各異：高認(rèn)知復(fù)雜度的任務(wù)更依賴(lài)推理和規(guī)劃模塊；要求精準(zhǔn)度的任務(wù)則更依賴(lài)行動(dòng)模塊。反思模塊的貢獻(xiàn)在所有任務(wù)中都相對(duì)較低，這可能是因?yàn)榉此嫉馁|(zhì)量難以直接轉(zhuǎn)化為更高的成功率。

6. 結(jié)語(yǔ)

CapaBench為L(zhǎng)LM Agent的性能評(píng)估和優(yōu)化提供了有力支持。它能夠有效揭示各個(gè)模塊的作用，并為開(kāi)發(fā)者提供科學(xué)的依據(jù)，推動(dòng)LLM Agent技術(shù)的發(fā)展。該框架及其數(shù)據(jù)集已在AGI-Eval社區(qū)平臺(tái)上線(xiàn)。

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作者簡(jiǎn)介：雷峰網(wǎng)旗下AI新媒體。聚焦AI前沿研究，關(guān)注AI工程落地。