# [論文介紹] GAIA: A Benchmark for General AI Assistants ## 前言 在 [ChatEval](../chateval/) 一文中和大家介紹了 LLM Agent 的概念，以及如何透過 Multi-Agent 的框架，讓多個 LLM Agent 進行 Debate 來衡量（Evaluate）其他 LLM 的輸出。 > 然而，有沒有一個 Benchmark 可以衡量一個 Agent 能力呢？ 今天要和大家分享一篇 ICLR 20204 Poster 的論文叫做 [GAIA: A Benchmark for General AI Assistants](https://arxiv.org/abs/2311.12983)，這篇論文正是提出了一個 Benchmark 來衡量一個 General AI Assistant 的能力！ 之所以想和大家分享這篇論文，除了這篇論文有趣之外，另一個原因是這篇論文的作者竟然有 Yann LeCun！身在 AI 領域應該都聽過 Yann LeCun 這號人物，前陣子還[和 Elon Musk 在 X 上大戰](https://x.com/ylecun/status/1797270661192155427?lang=en)呢 ... {{< image src="author.png" caption="GAIA 的作者" >}} ## GAIA Benchmark 想要解決的問題 現今世界已經有那麼多 Benchmark 可以來衡量 LLM Agent 的能力，為什麼還需要提出一個 GAIA Benchmark 呢？它跟過去大家所使用的 Benchmark 有什麼不同呢？ 舉例來說，在 Meta 發表 Llama 3 時就使用了 MMLU、HumanEval、GSM-8K 等常見的 Benchmark 來衡量其 LLM 的能力： {{< image src="llama3.png" caption="Llama-3 使用的 Benchmark" >}} GAIA 所想要解決的問題正是認為過去這些 Benchmark 雖然可以衡量 LLM 的知識量（或是說聰明程度），但是和 General AI Assistant 的能力卻不完全一致！ 舉例來說，以下是來自 MMLU Benchmark 的兩個 Sample 以及 GSM8K Benchmark 的一個 Sample： ```text {title="MMLU Example"} # Question Paper will burn at approximately what temperature in Fahrenheit? # Answer 986 degrees # Question Which of the following heavenly bodies have never had a spacecraft landed on it? # Answer Jupiter ``` ```text {title="GSM8K Example"} # Question Paddington has 40 more goats than Washington. If Washington has 140 goats, how many goats do they have in total? # Answer If Washington has 140 goats, Washington has 140+40 = <<140+40=180>>180 goats. In total, they have 140+180 = <<140+180=320>>320 goats #### 320 ``` 從上述的範例應該可以感受到，假如 LLM 可以在這些問題上回答的很好，我們可能會覺得它很聰明（什麼都懂），但是在這些問題上回答的很好，就是代表我們距離 General AI Assistant 又更靠近了嗎？我想答案絕對是否定的！ 在 [GAIA 論文](https://arxiv.org/abs/2311.12983)中也有提到，現今我們在衡量 AI 模型（LLM） 的能力時，大多會用一些連人類也做不好的問題來衡量，這些問題大多是一些專業領域相關的問題。然而，從近幾年 AI 模型屢次在 MMLU 或 GSM8k 這些 Benchmark 上獲得好成績的趨勢來看，AI 已經愈來愈擅長這些特定艱難的任務。 此外，目前在衡量 AI 模型（LLM） 的 Benchmark 中，有些也是屬於 Open-Ended Generation 的類型，意思就是說這些問題並沒有一個標準的答案，或是說這些問題的答案通常需要透過比較多的文字來描述。那這樣就會導致我們在衡量某一個 AI 模型在這種 Benchmark 上的表現時，可能就必須透過其他 AI 模型或是 Human 作為裁判（Judge）而沒有辦法透過 Rule-Based 的方式來檢查 AI 模型的輸出。 然而，這些問題其實也有可能是既有的 AI 模型或是 Human 所回答不出來的，那又怎麼能夠請他們擔任裁判呢？ ## GAIA Benchmark 介紹 理解了 GAIA Benchmark 想要解決的問題後，我們開始介紹 GAIA Benchmark 的獨特之處！GAIA Benchmark 中包含 466 個 Question/Answer Pair，每一個 Question 都是 Text-Based，有時候會有額外的檔案 （例如，圖像檔案或是 CSV 檔案）。 如下圖為 GAIA Benchmark 中各種檔案類型的統計： {{< image src="file-type.png" caption="GAIA Benchmark 中所包含的檔案類型" >}} GAIA 中的 Question 可能是日常工作常見的文書任務、科學問題或是通用的知識性問題。而 GAIA 中最重要的特色就是每一個 **Answer 都是簡短、簡單、容易驗證的（避免模稜兩可的狀況出現）**，但都需要很多不同面向的基本能力，才有辦法得到這一個 Answer。 具體來說，GAIA 中的 Answer 要馬是一個 Number 或是一個 String 或是 A List of String，且正確答案只會有一個。 此外，我們又可以透過 System Prompt 告訴 Agent 應該輸出怎麼樣的 Answer Format，這對於 Automated Evaluation 會很有幫助。而 AI 模型如果要在 GAIA Benchmark 上得到高分，就必須具備以下幾種能力： - Advanced Reasoning - Multi-Modality Understanding - Coding Capability - Tool Use 如下圖（左）呈現的是每一種技能所包含的問題數量，可以發現大部分的問題都沒有辦法直接透過 AI 模型既有的知識來回答，AI 模型必須學習透過 Web Browsing 的方式來得到正確答案。下圖（右）呈現的是每一種難度的問題需要使用多少種不同的工具，以及多少個步驟才能得到答案。 {{< image src="difficulty.png" caption="GAIA Benchmark 的問題難度" >}} GAIA Benchmark 的使用方式也相當直觀，直接使用官方所提供的 System Prompt 對 AI 模型進行 Zero-Shot 的 Inference 即可。如下圖是官方所提供的 System Prompt 以及一個範例的問題： {{< image src="system-prompt.png" caption="System Prompt of GAIA Benchmark" >}} {{< image src="question.png" caption="Sample Question in GAIA" >}} 最後，作者透過 GAIA Benchmark 來衡量多個 SOTA LLM 以及 Human 的表現： {{< image src="exp.png" caption="多個 SOTA LLM 在 GAIA Benchmark 上的表現" >}} 可以發現連前陣子最強的 GPT-4 Turbo 模型在 Level 1 問題的表現也只有 10 ~ 20 分，透過 Human 的幫助頂多可以到 30 分。在 Level 2 和 3 的問題上，這些既有的 SOTA LLM 表現的又更差。但你發現到了嗎！不管在 Level 1、2 還是 3，Human 所得到的分數幾乎都在 90 分上下！ 我覺得這正是 GAIA Benchmark 的有趣之處 —— 它設計了一些對於 Human 來說簡單但是對於現今的 AI 模型來說困難的任務！它不單單只是考驗 AI 模型到底知道（記住）了多少知識，而又更進一步衡量 AI 模型會不會使用工具、能不能理解多種不同的資料類型、有沒有更強的推理能力以及能不能自己撰寫一些程式碼來進行分析。當 AI 模型有能力在 GAIA Benchmark 上有好的表現時，也象徵著這個 AI 模型又更像 General AI Assistant 了。 ## 結語 在本篇文章中，和大家分享了 [GAIA: A Benchmark for General AI Assistants](https://arxiv.org/abs/2311.12983) 這篇 ICLR 2024 的 Poster 論文。原本只是看到：「哦～是 ICLR 的論文」（感覺值得讀一下），後來又看到「哇，是 Meta 發的」（感覺蠻有趣的），最後又看到「Yann LeCun 也是作者之一」（那真的必須一定要讀了）！ 本篇論文提出了一個 Benchmark 來更準確的衡量一個 AI 模型是否具備 General AI Assistant 的能力，同時巧妙的設計 Answer，避免有模棱兩可的狀況出現，讓我們更容易透過 Ruled Based 方式來衡量 AI 模型的輸出。最後，也透過實驗呈現現今的 SOTA AI 模型在這個 Benchmark 上的表現仍然很差，但是 Human 卻有相當好的表現。