論文の概要: Bring Your Own Data! Self-Supervised Evaluation for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.13651v1
• Date: Fri, 23 Jun 2023 17:59:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-26 12:00:11.013957
• Title: Bring Your Own Data! Self-Supervised Evaluation for Large Language Models
• Title（参考訳）: 自分のデータを持ってこい! 大規模言語モデルの自己監督評価
• Authors: Neel Jain, Khalid Saifullah, Yuxin Wen, John Kirchenbauer, Manli Shu, Aniruddha Saha, Micah Goldblum, Jonas Geiping and Tom Goldstein
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の自己教師型評価のためのフレームワークを提案する。 閉書知識,毒性,長期文脈依存性を測定するための自己指導型評価戦略を実証する。 自己監督評価と人監督評価との間には強い相関関係が認められた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.15056231665816
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the rise of Large Language Models (LLMs) and their ubiquitous deployment in diverse domains, measuring language model behavior on realistic data is imperative. For example, a company deploying a client-facing chatbot must ensure that the model will not respond to client requests with profanity. Current evaluations approach this problem using small, domain-specific datasets with human-curated labels. These evaluation sets are often sampled from a narrow and simplified distribution, and data sources can unknowingly be leaked into the training set which can lead to misleading evaluations. To bypass these drawbacks, we propose a framework for self-supervised evaluation of LLMs by analyzing their sensitivity or invariance to transformations on the input text. Self-supervised evaluation can directly monitor LLM behavior on datasets collected in the wild or streamed during live model deployment. We demonstrate self-supervised evaluation strategies for measuring closed-book knowledge, toxicity, and long-range context dependence, in addition to sensitivity to grammatical structure and tokenization errors. When comparisons to similar human-labeled benchmarks are available, we find strong correlations between self-supervised and human-supervised evaluations. The self-supervised paradigm complements current evaluation strategies that rely on labeled data.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の台頭と多様なドメインへのユビキタスな展開により、現実的なデータに対する言語モデルの振る舞いを測定することが不可欠である。 例えば、クライアント対応のチャットボットをデプロイする企業は、モデルを誇張されたクライアント要求に応答しないようにしなければならない。 現在の評価では、人間によるラベル付き小さなドメイン特化データセットを用いてこの問題にアプローチしている。 これらの評価セットはしばしば狭く単純化された分布からサンプリングされ、データソースは無意識にトレーニングセットにリークされ、誤った評価につながる可能性がある。 これらの欠点を回避すべく,入力テキストの感度や変換の不均一性を解析し,llmの自己教師あり評価のための枠組みを提案する。 自己教師付き評価は、野生またはライブモデルデプロイメント中に収集されたデータセット上のLCMの挙動を直接監視することができる。 我々は,文法構造やトークン化エラーに対する感受性に加えて,クローズドブック知識,毒性,長期コンテキスト依存を測定するための自己指導型評価戦略を実証する。 類似の人ラベルベンチマークと比較すると、自己監督評価と人監督評価の相関が強いことが分かる。 自己管理パラダイムは、ラベル付きデータに依存する現在の評価戦略を補完する。

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