DOCBENCH: A Benchmark for Evaluating LLM-based Document Reading Systems
作者: Anni Zou, Wenhao Yu, Hongming Zhang, Kaixin Ma, Deng Cai, Zhuosheng Zhang, Hai Zhao, Dong Yu
分类: cs.CL
发布日期: 2024-07-15
备注: Work in progress
💡 一句话要点
提出DocBench：用于评估基于LLM的文档阅读系统的基准
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: LLM 文档阅读系统 基准测试 自然语言处理 信息检索
📋 核心要点
- 现有LLM文档阅读系统缺乏统一的评估标准，难以衡量其在文件解析、元数据提取、多模态理解和长文本处理等方面的能力。
- DocBench基准通过人工标注和合成问题生成，涵盖多种文档类型和问题类型，旨在全面评估LLM文档阅读系统的性能。
- 实验结果表明，现有LLM文档阅读系统在理解复杂文档和回答相关问题方面仍有提升空间，DocBench可作为未来研究的参考。
📝 摘要（中文）
本文介绍了一个新的基准测试DocBench，旨在评估基于大型语言模型（LLM）的文档阅读系统。这些系统允许用户上传文档并提问相关问题，超越了简单的阅读理解任务。DocBench通过精心设计的过程，包括招募人工标注员和生成合成问题，来模拟真实场景。它包含229个真实文档和1102个问题，涵盖五个不同领域和四种主要问题类型。论文评估了通过Web界面或API访问的专有LLM系统，以及采用开源LLM的parse-then-read流水线。评估结果表明，现有的基于LLM的文档阅读系统与人类表现之间存在明显差距，突显了开发熟练系统的挑战。DocBench旨在为评估各种真实场景下基于LLM的文档阅读系统建立标准化基准，从而指导该研究领域的未来发展。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决缺乏针对LLM文档阅读系统全面评估基准的问题。现有方法无法有效评估系统在处理原始文件输入、理解多模态信息、处理长上下文以及进行复杂推理方面的能力。这阻碍了该领域的发展，并使得比较不同系统的性能变得困难。
核心思路：论文的核心思路是构建一个包含真实文档和高质量问题的基准数据集，DocBench。该数据集涵盖了不同的领域和问题类型，旨在模拟真实世界的使用场景，从而全面评估LLM文档阅读系统的性能。通过提供一个标准化的评估平台，DocBench可以促进该领域的研究和发展。
技术框架：DocBench的构建流程包括以下几个主要阶段：1) 文档收集：收集来自不同领域的真实文档，确保多样性和代表性。2) 问题生成：通过人工标注和合成问题生成两种方式，创建高质量的问题集。人工标注的问题更贴近人类的提问方式，而合成问题可以增加问题的多样性和覆盖范围。3) 评估指标：选择合适的评估指标来衡量LLM文档阅读系统的性能，例如准确率、召回率和F1值。4) 系统评估：使用DocBench评估现有的LLM文档阅读系统，并分析其优缺点。
关键创新：DocBench的关键创新在于其数据集的构建方法和评估的全面性。它不仅包含了真实文档，还通过人工标注和合成问题生成两种方式，创建了高质量的问题集。此外，DocBench还涵盖了不同的领域和问题类型，旨在全面评估LLM文档阅读系统的性能。与现有的阅读理解数据集相比，DocBench更侧重于评估系统在处理原始文件输入和理解复杂文档方面的能力。
关键设计：DocBench包含229个真实文档和1102个问题，涵盖五个不同的领域（例如，法律、金融、医学）和四种主要问题类型（例如，提取式、生成式、推理式、多跳式）。问题生成过程包括人工标注和基于规则的合成。评估指标包括准确率、召回率和F1值。论文还详细描述了数据收集、标注和验证的流程，以确保数据集的质量。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，现有的基于LLM的文档阅读系统在DocBench上的表现与人类水平存在显著差距，尤其是在需要复杂推理和多跳推理的问题上。例如，专有LLM系统的平均准确率约为60%，而人类的准确率超过90%。这表明，LLM文档阅读系统在理解复杂文档和回答相关问题方面仍有很大的提升空间。
🎯 应用场景
DocBench可用于评估和比较不同的LLM文档阅读系统，指导系统开发和优化。潜在应用领域包括智能客服、法律咨询、金融分析、医学诊断等，可以帮助用户快速从大量文档中提取所需信息，提高工作效率和决策质量。未来，DocBench可以扩展到更多领域和语言，并支持更复杂的文档类型和问题类型。
📄 摘要（原文）
Recently, there has been a growing interest among large language model (LLM) developers in LLM-based document reading systems, which enable users to upload their own documents and pose questions related to the document contents, going beyond simple reading comprehension tasks. Consequently, these systems have been carefully designed to tackle challenges such as file parsing, metadata extraction, multi-modal information understanding and long-context reading. However, no current benchmark exists to evaluate their performance in such scenarios, where a raw file and questions are provided as input, and a corresponding response is expected as output. In this paper, we introduce DocBench, a new benchmark designed to evaluate LLM-based document reading systems. Our benchmark involves a meticulously crafted process, including the recruitment of human annotators and the generation of synthetic questions. It includes 229 real documents and 1,102 questions, spanning across five different domains and four major types of questions. We evaluate both proprietary LLM-based systems accessible via web interfaces or APIs, and a parse-then-read pipeline employing open-source LLMs. Our evaluations reveal noticeable gaps between existing LLM-based document reading systems and human performance, underscoring the challenges of developing proficient systems. To summarize, DocBench aims to establish a standardized benchmark for evaluating LLM-based document reading systems under diverse real-world scenarios, thereby guiding future advancements in this research area.