Abstract
| Original language | English |
|---|---|
| Pages (from-to) | 1-95 |
| Number of pages | 95 |
| Journal | Transactions on Machine Learning Research |
| Volume | 2023 |
| Issue number | 5 |
| Publication status | Published - 2023 |
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Dive into the research topics of 'Beyond the imitation game: quantifying and extrapolating the capabilities of language models'. Together they form a unique fingerprint.Cite this
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In: Transactions on Machine Learning Research, Vol. 2023, No. 5, 2023, p. 1-95.
Research output: Contribution to journal › Article › peer-review
TY - JOUR
T1 - Beyond the imitation game
T2 - quantifying and extrapolating the capabilities of language models
AU - Srivastava, Aarohi
AU - Rastogi, Abhinav
AU - Rao, Abhishek
AU - Shoeb, Abu Awal Md
AU - Abid, Abubakar
AU - Fisch, Adam
AU - Brown, Adam R.
AU - Santoro, Adam
AU - Gupta, Aditya
AU - Garriga-Alonso, Adrià
AU - Kluska, Agnieszka
AU - Lewkowycz, Aitor
AU - Agarwal, Akshat
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AU - Safaya, Ali
AU - Tazarv, Ali
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AU - Parrish, Alicia
AU - Nie, Allen
AU - Hussain, Aman
AU - Askell, Amanda
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AU - Andreassen, Anders Johan
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AU - La, Andrew
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AU - Neyshabur, Behnam
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AU - Kleyko, Denis
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AU - Koppel, James
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AU - Guerr, Joseph
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AU - Gimpel, Kevin
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AU - Schmidt, Ludwig
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AU - Sap, Maarten
AU - ter Hoeve, Maartje
AU - Farooqi, Maheen
AU - Faruqui, Manaal
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AU - Geva, Mor
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AU - T, Mukund Varma
AU - Peng, Nanyun
AU - Chi, Nathan
AU - Lee, Nayeon
AU - Krakover, Neta Gur-Ari
AU - Cameron, Nicholas
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AU - Deckers, Niklas
AU - Muennighoff, Niklas
AU - Keskar, Nitish Shirish
AU - Iyer, Niveditha S.
AU - Constant, Noah
AU - Fiedel, Noah
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AU - Zhang, Oliver
AU - Agha, Omar
AU - Elbaghdadi, Omar
AU - Levy, Omer
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AU - Doshi, Parth
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AU - Liang, Paul Pu
AU - Vicol, Paul
AU - Alipoormolabashi, Pegah
AU - Liao, Peiyuan
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AU - Chang, Peter W.
AU - Eckersley, Peter
AU - Htut, Phu Mon
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AU - Miłkowski, Piotr
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AU - Arakawa, Riku
AU - Raymaekers, Robbe
AU - Frank, Robert
AU - Sikand, Rohan
AU - Novak, Roman
AU - Sitelew, Roman
AU - Le Bras, Ronan
AU - Liu, Rosanne
AU - Jacobs, Rowan
AU - Zhang, Rui
AU - Salakhutdinov, Ruslan
AU - Chi, Ryan Andrew
AU - Lee, Seungjae Ryan
AU - Stovall, Ryan
AU - Teehan, Ryan
AU - Yang, Rylan
AU - Singh, Sahib
AU - Mohammad, Saif M.
AU - Anand, Sajant
AU - Dillavou, Sam
AU - Shleifer, Sam
AU - Wiseman, Sam
AU - Gruetter, Samuel
AU - Bowman, Samuel R.
AU - Schoenholz, Samuel Stern
AU - Han, Sanghyun
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AU - Rous, Sarah A.
AU - Ghazarian, Sarik
AU - Ghosh, Sayan
AU - Casey, Sean
AU - Bischoff, Sebastian
AU - Gehrmann, Sebastian
AU - Schuster, Sebastian
AU - Sadeghi, Sepideh
AU - Hamdan, Shadi
AU - Zhou, Sharon
AU - Srivastava, Shashank
AU - Shi, Sherry
AU - Singh, Shikhar
AU - Asaadi, Shima
AU - Gu, Shixiang Shane
AU - Pachchigar, Shubh
AU - Toshniwal, Shubham
AU - Upadhyay, Shyam
AU - Debnath, Shyamolima (Shammie)
AU - Shakeri, Siamak
AU - Thormeyer, Simon
AU - Melzi, Simone
AU - Reddy, Siva
AU - Makini, Sneha Priscilla
AU - Lee, Soo-Hwan
AU - Torene, Spencer
AU - Hatwar, Sriharsha
AU - Dehaene, Stanislas
AU - Divic, Stefan
AU - Ermon, Stefano
AU - Biderman, Stella
AU - Lin, Stephanie
AU - Prasad, Stephen
AU - Piantadosi, Steven
AU - Shieber, Stuart M.
AU - Misherghi, Summer
AU - Kiritchenko, Svetlana
AU - Mishra, Swaroop
AU - Linzen, Tal
AU - Schuster, Tal
AU - Li, Tao
AU - Yu, Tao
AU - Ali, Tariq
AU - Hashimoto, Tatsunori
AU - Wu, Te-Lin
AU - Desbordes, Théo
AU - Rothschild, Theodore
AU - Phan, Thomas
AU - Wang, Tianle
AU - Nkinyili, Tiberius
AU - Schick, Timo
AU - Kornev, Timofei
AU - Tunduny, Titus
AU - Gerstenberg, Tobias
AU - Chang, Trenton
AU - Neeraj, Trishala
AU - Khot, Tushar
AU - Shultz, Tyler
AU - Shaham, Uri
AU - Misra, Vedant
AU - Demberg, Vera
AU - Nyamai, Victoria
AU - Raunak, Vikas
AU - Ramasesh, Vinay Venkatesh
AU - Prabhu, Vinay Uday
AU - Padmakumar, Vishakh
AU - Srikumar, Vivek
AU - Fedus, William
AU - Saunders, William
AU - Zhang, William
AU - Vossen, Wout
AU - Ren, Xiang
AU - Tong, Xiaoyu
AU - Zhao, Xinran
AU - Wu, Xinyi
AU - Shen, Xudong
AU - Yaghoobzadeh, Yadollah
AU - Lakretz, Yair
AU - Song, Yangqiu
AU - Bahri, Yasaman
AU - Choi, Yejin
AU - Yang, Yichi
AU - Hao, Yiding
AU - Chen, Yifu
AU - Belinkov, Yonatan
AU - Hou, Yu
AU - Hou, Yufang
AU - Bai, Yuntao
AU - Seid, Zachary
AU - Zhao, Zhuoye
AU - Wang, Zijian
AU - Wang, Zijie J.
AU - Wang, Zirui
AU - Wu, Ziyi
PY - 2023
Y1 - 2023
N2 - Language models demonstrate both quantitative improvement and new qualitative capabilities with increasing scale. Despite their potentially transformative impact, these new capabilities are as yet poorly characterized. In order to inform future research, prepare for disruptive new model capabilities, and ameliorate socially harmful effects, it is vital that we understand the present and near-future capabilities and limitations of language models. To address this challenge, we introduce the Beyond the Imitation Game benchmark (BIG- bench). BIG-bench currently consists of 204 tasks, contributed by 450 authors across 132 institutions. Task topics are diverse, drawing problems from linguistics, childhood develop- ment, math, common-sense reasoning, biology, physics, social bias, software development, and beyond. BIG-bench focuses on tasks that are believed to be beyond the capabilities of current language models. We evaluate the behavior of OpenAI's GPT models, Google- internal dense transformer architectures, and Switch-style sparse transformers on BIG-bench, across model sizes spanning millions to hundreds of billions of parameters. In addition, a team of human expert raters performed all tasks in order to provide a strong baseline. Findings include: model performance and calibration both improve with scale, but are poor in absolute terms (and when compared with rater performance); performance is remarkably similar across model classes, though with benefits from sparsity; tasks that improve gradually and predictably commonly involve a large knowledge or memorization component, whereas tasks that exhibit "breakthrough" behavior at a critical scale often involve multiple steps or components, or brittle metrics; social bias typically increases with scale in settings with ambiguous context, but this can be improved with prompting.
AB - Language models demonstrate both quantitative improvement and new qualitative capabilities with increasing scale. Despite their potentially transformative impact, these new capabilities are as yet poorly characterized. In order to inform future research, prepare for disruptive new model capabilities, and ameliorate socially harmful effects, it is vital that we understand the present and near-future capabilities and limitations of language models. To address this challenge, we introduce the Beyond the Imitation Game benchmark (BIG- bench). BIG-bench currently consists of 204 tasks, contributed by 450 authors across 132 institutions. Task topics are diverse, drawing problems from linguistics, childhood develop- ment, math, common-sense reasoning, biology, physics, social bias, software development, and beyond. BIG-bench focuses on tasks that are believed to be beyond the capabilities of current language models. We evaluate the behavior of OpenAI's GPT models, Google- internal dense transformer architectures, and Switch-style sparse transformers on BIG-bench, across model sizes spanning millions to hundreds of billions of parameters. In addition, a team of human expert raters performed all tasks in order to provide a strong baseline. Findings include: model performance and calibration both improve with scale, but are poor in absolute terms (and when compared with rater performance); performance is remarkably similar across model classes, though with benefits from sparsity; tasks that improve gradually and predictably commonly involve a large knowledge or memorization component, whereas tasks that exhibit "breakthrough" behavior at a critical scale often involve multiple steps or components, or brittle metrics; social bias typically increases with scale in settings with ambiguous context, but this can be improved with prompting.
M3 - Article
SN - 2835-8856
VL - 2023
SP - 1
EP - 95
JO - Transactions on Machine Learning Research
JF - Transactions on Machine Learning Research
IS - 5
ER -