論文の概要: Judging LLM-as-a-Judge with MT-Bench and Chatbot Arena

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05685v3
• Date: Sun, 15 Oct 2023 06:42:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-17 23:06:47.176299
• Title: Judging LLM-as-a-Judge with MT-Bench and Chatbot Arena
• Title（参考訳）: MT-Benchとチャットボットアリーナを用いたLCM-as-a-Judgeの判定
• Authors: Lianmin Zheng, Wei-Lin Chiang, Ying Sheng, Siyuan Zhuang, Zhanghao Wu, Yonghao Zhuang, Zi Lin, Zhuohan Li, Dacheng Li, Eric. P Xing, Hao Zhang, Joseph E. Gonzalez, Ion Stoica
• Abstract要約: 本研究では, LLM-as-a-judgeの使用状況と限界について検討し, 位置, 冗長性, 自己改善バイアスについて検討した。 次に、マルチターン質問セットであるMT-benchとクラウドソースのバトルプラットフォームであるArenaの2つのベンチマークを導入することで、LCMの判断と人間の嗜好の一致を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.21004582932268
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Evaluating large language model (LLM) based chat assistants is challenging due to their broad capabilities and the inadequacy of existing benchmarks in measuring human preferences. To address this, we explore using strong LLMs as judges to evaluate these models on more open-ended questions. We examine the usage and limitations of LLM-as-a-judge, including position, verbosity, and self-enhancement biases, as well as limited reasoning ability, and propose solutions to mitigate some of them. We then verify the agreement between LLM judges and human preferences by introducing two benchmarks: MT-bench, a multi-turn question set; and Chatbot Arena, a crowdsourced battle platform. Our results reveal that strong LLM judges like GPT-4 can match both controlled and crowdsourced human preferences well, achieving over 80% agreement, the same level of agreement between humans. Hence, LLM-as-a-judge is a scalable and explainable way to approximate human preferences, which are otherwise very expensive to obtain. Additionally, we show our benchmark and traditional benchmarks complement each other by evaluating several variants of LLaMA and Vicuna. The MT-bench questions, 3K expert votes, and 30K conversations with human preferences are publicly available at https://github.com/lm-sys/FastChat/tree/main/fastchat/llm_judge.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)ベースのチャットアシスタントの評価は、その幅広い能力と既存のベンチマークが人間の好みを計測できないために難しい。 これに対処するため、我々は、よりオープンな質問でこれらのモデルを評価するために、裁判官として強力なllmを使用します。 本研究では, LLM-as-a-judgeの使用と限界について検討し, 位置, 冗長性, 自己啓発バイアス, 推論能力の制限などを検討した。 次に、マルチターン質問セットであるMT-benchとクラウドソースのバトルプラットフォームであるChatbot Arenaの2つのベンチマークを導入することで、LCMの判断と人間の嗜好の一致を検証する。 GPT-4のような強力なLCM判事は、コントロールとクラウドソースの両方の人間の嗜好によく適合し、80%以上の合意を達成できる。 したがって、llm-as-a-judgeは、人間の好みを近似するためのスケーラブルで説明可能な方法である。 さらに,我々のベンチマークと従来のベンチマークは,llama と vicuna のいくつかの変種を評価し,相互補完関係にあることを示す。 MT-benchの質問、3Kのエキスパート投票、および人間の好みに関する30Kの会話はhttps://github.com/lm-sys/FastChat/tree/main/fastchat/llm_judgeで公開されている。

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