論文の概要: Evaluating Open-QA Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12421v3
• Date: Mon, 28 Aug 2023 16:15:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-29 23:34:21.774063
• Title: Evaluating Open-QA Evaluation
• Title（参考訳）: Open-QA評価の評価
• Authors: Cunxiang Wang, Sirui Cheng, Qipeng Guo, Zhikun Xu, Bowen Ding, Yidong Wang, Xiangkun Hu, Zheng Zhang, Yue Zhang
• Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)の事実を直接推定できるオープン質問回答(Open QA)タスクの評価に焦点をあてる。 オープンQA内の標準回答に関連するAI生成回答の精度を評価するために,新たなタスクであるQA評価(QA-Eval)とそれに対応するデータセットEVOUNAを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.158025709331664
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study focuses on the evaluation of the Open Question Answering (Open-QA) task, which can directly estimate the factuality of large language models (LLMs). Current automatic evaluation methods have shown limitations, indicating that human evaluation still remains the most reliable approach. We introduce a new task, Evaluating QA Evaluation (QA-Eval) and the corresponding dataset EVOUNA, designed to assess the accuracy of AI-generated answers in relation to standard answers within Open-QA. Our evaluation of these methods utilizes human-annotated results to measure their performance. Specifically, the work investigates methods that show high correlation with human evaluations, deeming them more reliable. We also discuss the pitfalls of current methods and methods to improve LLM-based evaluators. We believe this new QA-Eval task and corresponding dataset EVOUNA will facilitate the development of more effective automatic evaluation tools and prove valuable for future research in this area. All resources are available at \url{https://github.com/wangcunxiang/QA-Eval} and it is under the Apache-2.0 License.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,大規模言語モデル (LLM) の事実性を直接推定できるオープン質問回答 (Open QA) タスクの評価に焦点をあてる。 現在の自動評価手法は限界を示しており、人間の評価が依然として最も信頼できるアプローチであることを示している。 オープンQA内の標準回答に関連するAI生成回答の精度を評価するために,新たなタスクであるQA評価(QA-Eval)とそれに対応するデータセットEVOUNAを導入する。 提案手法の評価は,その性能測定にヒューマンアノテート結果を利用する。 具体的には,人間評価と高い相関を示す手法について検討し,その信頼性について検討した。 また,LLMに基づく評価手法の改良に向け,現在の手法と手法の落とし穴についても論じる。 この新たなQA-Evalタスクとそれに対応するデータセットEVOUNAは、より効果的な自動評価ツールの開発を促進し、この分野における今後の研究に有用であることを示す。 すべてのリソースは \url{https://github.com/wangcunxiang/QA-Eval} で入手できる。

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