論文の概要: LLMMaps -- A Visual Metaphor for Stratified Evaluation of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00457v2
• Date: Thu, 25 May 2023 13:16:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 20:40:01.495785
• Title: LLMMaps -- A Visual Metaphor for Stratified Evaluation of Large Language Models
• Title（参考訳）: LLMMaps - 大規模言語モデルの階層評価のためのビジュアルメタファー
• Authors: Patrik Puchert, Poonam Poonam, Christian van Onzenoodt, Timo Ropinski
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理に革命をもたらし、様々なタスクにおいて印象的な能力を示した。 LLMは幻覚を起こす傾向があり、モデルがその反応において誤った情報や誤った情報を公開する。 ユーザによるQ&Aデータセットに対するLLMの性能評価を可能にする新しい可視化手法として,LLMMapsを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.765683093326292
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have revolutionized natural language processing and demonstrated impressive capabilities in various tasks. Unfortunately, they are prone to hallucinations, where the model exposes incorrect or false information in its responses, which renders diligent evaluation approaches mandatory. While LLM performance in specific knowledge fields is often evaluated based on question and answer (Q&A) datasets, such evaluations usually report only a single accuracy number for the entire field, a procedure which is problematic with respect to transparency and model improvement. A stratified evaluation could instead reveal subfields, where hallucinations are more likely to occur and thus help to better assess LLMs' risks and guide their further development. To support such stratified evaluations, we propose LLMMaps as a novel visualization technique that enables users to evaluate LLMs' performance with respect to Q&A datasets. LLMMaps provide detailed insights into LLMs' knowledge capabilities in different subfields, by transforming Q&A datasets as well as LLM responses into our internal knowledge structure. An extension for comparative visualization furthermore, allows for the detailed comparison of multiple LLMs. To assess LLMMaps we use them to conduct a comparative analysis of several state-of-the-art LLMs, such as BLOOM, GPT-2, GPT-3, ChatGPT and LLaMa-13B, as well as two qualitative user evaluations. All necessary source code and data for generating LLMMaps to be used in scientific publications and elsewhere will be available on GitHub.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理に革命をもたらし、様々なタスクにおいて印象的な能力を示した。 残念なことに、彼らは幻覚を起こす傾向があり、そこではモデルがその応答で誤った情報や偽の情報を公開する。 特定の知識分野におけるllmのパフォーマンスは、q&a(q&a)データセットに基づいて評価されることが多いが、そのような評価は通常、フィールド全体に対する単一の精度番号のみを報告し、透明性とモデル改善に関して問題となる手順である。 階層化された評価は、幻覚がより起こりやすいサブフィールドを明らかにし、LSMのリスクをよりよく評価し、さらなる発展を導くのに役立つ。 このような階層化評価を支援するため,ユーザによるQ&Aデータセットに対するLLMの性能評価を可能にする新しい可視化手法としてLLMMapsを提案する。 LLMMapsは、Q&AデータセットとLLM応答を内部知識構造に変換することで、異なるサブフィールドにおけるLLMの知識能力に関する詳細な洞察を提供する。 さらに、比較視覚化の拡張により、複数のLLMの詳細な比較が可能になる。 LLMマップの評価にはBLOOM, GPT-2, GPT-3, ChatGPT, LLaMa-13B, および2つの定性的ユーザ評価など, 最先端のLLMの比較分析を行う。 LLMMapsを生成するために必要なソースコードとデータは、科学出版などで使用される。

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