Towards a Benchmark for Large Language Models for Business Process Management Tasks
作者: Kiran Busch, Henrik Leopold
分类: cs.AI, cs.CL
发布日期: 2024-10-04 (更新: 2024-10-13)
备注: Submitted to HICSS (June 15, 2024)
💡 一句话要点
构建面向业务流程管理任务的大语言模型基准评测
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 业务流程管理 基准测试 性能评估 开源模型
📋 核心要点
- 现有LLM基准测试缺乏对业务流程管理（BPM）领域特定任务的针对性评估，导致实际应用效果不明确。
- 该研究通过构建BPM任务基准，系统评估不同LLM在BPM任务上的性能，为模型选择提供指导。
- 实验分析了开源与商业模型、模型大小等因素对BPM任务性能的影响，揭示了任务特定性能差异。
📝 摘要（中文）
越来越多的组织正在部署大语言模型（LLMs）来执行各种任务。尽管LLMs具有通用性，但它们容易出错，包括不准确和幻觉。为了客观地评估现有LLMs的能力，需要进行性能基准测试。然而，这些基准测试通常不能转化为更具体的实际任务。本文旨在填补业务流程管理（BPM）领域中LLM性能基准测试的空白。目前，尚不存在BPM特定的基准，这使得不同LLMs对BPM任务的适用性存在不确定性。本文系统地比较了LLMs在四个BPM任务上的性能，重点关注小型开源模型。该分析旨在识别特定任务的性能差异，比较开源模型与商业模型的有效性，并评估模型大小对BPM任务性能的影响。本文深入探讨了LLMs在BPM中的实际应用，指导组织选择适合其特定需求的模型。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决缺乏针对业务流程管理（BPM）领域的大语言模型（LLM）性能基准的问题。现有通用LLM基准无法准确评估LLM在BPM特定任务中的表现，导致企业在选择和部署LLM时面临不确定性。现有方法的痛点在于缺乏针对性，无法有效指导BPM领域的LLM应用。
核心思路：论文的核心思路是构建一套BPM任务的基准测试集，并在此基础上系统地评估不同LLM的性能。通过比较不同模型在特定BPM任务上的表现，揭示模型在不同任务上的优劣势，从而为企业选择合适的LLM提供依据。这种方法强调了任务导向的评估，更贴近实际应用场景。
技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 确定BPM任务类型：选择具有代表性的BPM任务，例如流程建模、流程优化等。2) 构建基准数据集：为每个BPM任务创建包含输入和预期输出的数据集。3) 模型选择与配置：选择一系列LLM，包括开源和商业模型，并进行适当的配置。4) 性能评估：使用基准数据集评估每个LLM在各个BPM任务上的性能，并进行比较分析。5) 结果分析与总结：分析实验结果，总结不同模型在不同任务上的表现，并提出选择建议。
关键创新：该研究的关键创新在于首次提出了针对BPM领域LLM性能的基准测试方法。与现有通用基准相比，该方法更具针对性，能够更准确地评估LLM在BPM特定任务中的表现。此外，该研究还比较了开源和商业模型在BPM任务上的性能差异，为企业提供了更全面的选择参考。
关键设计：论文的关键设计包括：1) BPM任务的选择：选择具有代表性和实际应用价值的BPM任务，确保基准测试的实用性。2) 数据集的构建：构建高质量的基准数据集，保证评估结果的准确性。3) 评估指标的选择：选择合适的评估指标，例如准确率、召回率等，全面评估LLM的性能。4) 模型参数的配置：对LLM进行适当的参数配置，以获得最佳性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该研究系统比较了多个LLM在四个BPM任务上的性能，揭示了不同模型在特定任务上的优劣势。实验结果表明，模型大小并非决定BPM任务性能的唯一因素，特定任务需要特定优化。开源模型在某些BPM任务上表现出与商业模型相当甚至更优的性能。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于企业业务流程自动化、智能化升级。通过基准测试，企业可以选择最适合其BPM任务的LLM，提高流程效率、降低成本。未来，该基准可扩展到更多BPM任务，并结合领域知识，实现更智能的流程管理。
📄 摘要（原文）
An increasing number of organizations are deploying Large Language Models (LLMs) for a wide range of tasks. Despite their general utility, LLMs are prone to errors, ranging from inaccuracies to hallucinations. To objectively assess the capabilities of existing LLMs, performance benchmarks are conducted. However, these benchmarks often do not translate to more specific real-world tasks. This paper addresses the gap in benchmarking LLM performance in the Business Process Management (BPM) domain. Currently, no BPM-specific benchmarks exist, creating uncertainty about the suitability of different LLMs for BPM tasks. This paper systematically compares LLM performance on four BPM tasks focusing on small open-source models. The analysis aims to identify task-specific performance variations, compare the effectiveness of open-source versus commercial models, and assess the impact of model size on BPM task performance. This paper provides insights into the practical applications of LLMs in BPM, guiding organizations in selecting appropriate models for their specific needs.