- AIエージェントは、大規模な言語モデル（LLM）やビジョン言語モデル（VLM）などの基本モデルを使用して、自然言語の指示を受け取り、複雑な目標を自律的または半自律的に追求する。
- Princeton大学の研究者による最近の分析によると、現在のエージェントのベンチマークと評価方法にはいくつかの欠点があり、実世界の応用での有用性を妨げている。
- エージェントの評価ではコストの制御が不足しており、高い計算コストがかかることがある。
- 研究者は、正確性と推論コストの両方を最適化するための手法を提案し、ホットポットQAなどのベンチマークで共同最適化の有効性を示した。
- エージェントのベンチマークでは、ショートカットやオーバーフィッティングといった問題があり、実世界での評価と研究目的の評価の違いが指摘されている。
研究者の提案や結果から見ると、エージェントの評価は現在のベンチマークや評価手法の改善が必要であり、実際の応用においてコストと正確性のバランスを取ることが重要であるということが分かります。
元記事: https://venturebeat.com/ai/ai-agent-benchmarks-are-misleading-study-warns/