論文の概要: Using Natural Language Explanations to Rescale Human Judgments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14770v5
• Date: Mon, 9 Sep 2024 17:37:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-11 04:24:51.582558
• Title: Using Natural Language Explanations to Rescale Human Judgments
• Title（参考訳）: 自然言語による人間の判断の再現
• Authors: Manya Wadhwa, Jifan Chen, Junyi Jessy Li, Greg Durrett,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)を用いて順序付けアノテーションと説明を再スケールする手法を提案する。 我々は、アノテータのLikert評価とそれに対応する説明をLLMに入力し、スコア付けルーリックに固定された数値スコアを生成する。 提案手法は,合意に影響を及ぼさずに生の判断を再スケールし,そのスコアを同一のスコア付けルーリックに接する人間の判断に近づける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.66697572357477
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rise of large language models (LLMs) has brought a critical need for high-quality human-labeled data, particularly for processes like human feedback and evaluation. A common practice is to label data via consensus annotation over human judgments. However, annotators' judgments for subjective tasks can differ in many ways: they may reflect different qualitative judgments about an example, and they may be mapped to a labeling scheme in different ways. We show that these nuances can be captured by natural language explanations, and propose a method to rescale ordinal annotations and explanations using LLMs. Specifically, we feed annotators' Likert ratings and corresponding explanations into an LLM and prompt it to produce a numeric score anchored in a scoring rubric. These scores should reflect the annotators' underlying assessments of the example. The rubric can be designed or modified after annotation, and include distinctions that may not have been known when the original error taxonomy was devised. We explore our technique in the context of rating system outputs for a document-grounded question answering task, where LLMs achieve near-human performance. Our method rescales the raw judgments without impacting agreement and brings the scores closer to human judgments grounded in the same scoring rubric.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の台頭は、高品質な人間のラベル付きデータ、特に人間のフィードバックや評価のようなプロセスに重要なニーズをもたらした。 一般的な実践は、人間の判断に対してコンセンサスアノテーションを通じてデータをラベル付けすることである。 しかし、アノテータの主観的タスクに対する判断は、例に関する異なる質的な判断を反映し、異なる方法でラベル付けスキームにマッピングされるなど、様々な点で異なる場合がある。 本稿では,これらのニュアンスを自然言語による説明によって捉えることができることを示すとともに,LLMを用いて順序付けアノテーションや説明を再スケールする手法を提案する。 具体的には、アノテータのLikert評価とそれに対応する説明をLLMに入力し、スコアリングルーリックに固定された数値スコアを生成する。 これらのスコアは、アノテーションの例に対する基礎的な評価を反映すべきである。 このルーブリックはアノテーションの後に設計したり修正したりすることができ、本来の誤り分類が考案された時点では知られていなかったような区別も含む。 我々は,LLMがほぼ人間に近い性能を達成できる文書地上質問応答タスクにおいて,評価システム出力の文脈において,我々の手法を探求する。 提案手法は,合意に影響を及ぼさずに生の判断を再スケールし,そのスコアを同一のスコア付けルーリックに接する人間の判断に近づける。

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