研究者らは、言語モデルの長文脈における状態追跡能力を評価するためにStateBenchを開発した。このテストは、変数代入を通じてR-trivial、非周期的、可解、一般有限の4段階の難易度で状態更新能力を測定する。ベンチマークはクローン=ローズ理論に基づき、理論上トランスフォーマーが最も困難なレベルで失敗すると予測される一方、Gated DeltaNetのような再帰的・ハイブリッドアーキテクチャはすべてのレベルを処理できるとされている。
StateBench:言語モデルの長文書における状態追跡を評価する新ベンチマーク
研究者らは、言語モデルが長文中のエンティティや変数に関する情報更新をどれだけ正確に追跡できるかを測定する新しいベンチマーク「StateBench」を発表した。
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