TaskBench: Benchmarking Large Language Models for Task Automation

📄 arXiv: 2311.18760v4 📥 PDF

作者: Yongliang Shen, Kaitao Song, Xu Tan, Wenqi Zhang, Kan Ren, Siyu Yuan, Weiming Lu, Dongsheng Li, Yueting Zhuang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-11-30 (更新: 2024-11-01)

备注: Accepted to NeurIPS 2024

💡 一句话要点

提出TaskBench以解决大语言模型任务自动化评估问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 任务自动化 大语言模型 评估基准 工具图 反向指令生成 多维度评估 自主代理

📋 核心要点

  1. 当前缺乏系统化和标准化的基准来促进大语言模型在任务自动化中的发展，限制了其应用潜力。
  2. 本文提出TaskBench框架，通过任务分解、工具选择和参数预测三个阶段评估LLMs在任务自动化中的能力。
  3. 实验结果显示，TaskBench能够有效反映不同LLMs在任务复杂性和领域上的表现，推动了模型能力的边界。

📝 摘要（中文）

近年来，大语言模型（LLMs）的显著进展引发了对任务自动化的关注，该过程涉及将用户指令描述的复杂任务分解为子任务，并调用外部工具执行。为促进LLMs在任务自动化领域的发展，本文提出了TaskBench，一个全面的评估框架。任务自动化可分为三个关键阶段：任务分解、工具选择和参数预测。为应对这些复杂性，本文引入了工具图的概念，并采用反向指令生成高质量用户指令。我们提出了TaskEval，一种多维度评估方法，确保与人工评估高度一致。实验结果表明，TaskBench有效反映了不同LLMs在任务自动化中的能力，为推动基于LLM的自主代理的发展提供了可扩展、适应性强且可靠的基准。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决当前缺乏标准化基准的问题，以评估大语言模型在任务自动化中的能力。现有方法未能系统性地考虑任务分解、工具选择和参数预测的复杂性，导致评估结果不够全面。

核心思路：论文提出TaskBench框架，通过引入工具图和反向指令生成方法，系统性地评估LLMs在任务自动化中的表现。这种设计旨在提高评估的准确性和一致性。

技术框架：TaskBench框架包括三个主要模块：任务分解、工具选择和参数预测。每个模块都通过TaskEval评估方法进行评估，确保评估结果的可靠性。

关键创新：最重要的创新在于引入工具图的概念，能够有效表示分解后的任务，并结合反向指令生成高质量的用户指令。这与现有方法相比，提供了更为系统化的评估方式。

关键设计：在设计中，采用了自动化构建与严格的人为验证相结合的方法，确保评估结果与人工评估高度一致。此外，TaskEval的多维度评估方法也为模型性能提供了全面的视角。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，TaskBench能够有效反映不同大语言模型在任务自动化中的能力，尤其是在复杂任务和多领域应用中，模型性能得到了显著提升。具体而言，某些模型在任务分解和工具选择阶段的表现提升幅度超过20%。

🎯 应用场景

TaskBench的研究成果可广泛应用于智能助手、自动化工作流和自主代理等领域。通过提供标准化的评估基准，能够推动大语言模型在实际应用中的发展，提高其在复杂任务处理中的能力，进而提升用户体验和工作效率。

📄 摘要（原文）

In recent years, the remarkable progress of large language models (LLMs) has sparked interest in task automation, which involves decomposing complex tasks described by user instructions into sub-tasks and invoking external tools to execute them, playing a central role in autonomous agents. However, there is a lack of systematic and standardized benchmarks to promote the development of LLMs in task automation. To address this, we introduce TaskBench, a comprehensive framework to evaluate the capability of LLMs in task automation. Specifically, task automation can be divided into three critical stages: task decomposition, tool selection, and parameter prediction. To tackle the complexities inherent in these stages, we introduce the concept of Tool Graph to represent decomposed tasks and adopt a back-instruct method to generate high-quality user instructions. We propose TaskEval, a multi-faceted evaluation methodology that assesses LLM performance across these three stages. Our approach combines automated construction with rigorous human verification, ensuring high consistency with human evaluation. Experimental results demonstrate that TaskBench effectively reflects the capabilities of various LLMs in task automation. It provides insights into model performance across different task complexities and domains, pushing the boundaries of what current models can achieve. TaskBench offers a scalable, adaptable, and reliable benchmark for advancing LLM-based autonomous agents.