論文の概要: PRD: Peer Rank and Discussion Improve Large Language Model based Evaluations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.02762v1
• Date: Thu, 6 Jul 2023 04:05:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-07 15:13:04.103388
• Title: PRD: Peer Rank and Discussion Improve Large Language Model based Evaluations
• Title（参考訳）: PRD: 大規模言語モデルに基づく評価を改善するピアランクと考察
• Authors: Ruosen Li, Teerth Patel, Xinya Du
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は自動評価や比較が難しい。 本稿では,全ての解答対に対するLLMのペアワイズ選好を考慮に入れたピアランク(PR)アルゴリズムを提案する。 我々のアプローチは高い精度を実現し、人間の判断とよく一致していることがわかりました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.49315902032444
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Nowadays, the quality of responses generated by different modern large language models (LLMs) are hard to evaluate and compare automatically. Recent studies suggest and predominantly use LLMs as a reference-free metric for open-ended question answering. More specifically, they use the recognized "strongest" LLM as the evaluator, which conducts pairwise comparisons of candidate models' answers and provides a ranking score. However, this intuitive method has multiple problems, such as bringing in self-enhancement (favoring its own answers) and positional bias. We draw insights and lessons from the educational domain (Cho and MacArthur, 2011; Walsh, 2014) to improve LLM-based evaluations. Specifically, we propose the (1) peer rank (PR) algorithm that takes into account each peer LLM's pairwise preferences of all answer pairs, and outputs a final ranking of models; and (2) peer discussion (PD), where we prompt two LLMs to discuss and try to reach a mutual agreement on preferences of two answers. We conduct experiments on two benchmark datasets. We find that our approaches achieve higher accuracy and align better with human judgments, respectively. Interestingly, PR can induce a relatively accurate self-ranking of models under the anonymous setting, where each model's name is unrevealed. Our work provides space to explore evaluating models that are hard to compare for humans.
• Abstract（参考訳）: 現在、様々な現代大言語モデル(LLM)が生成する応答の質は、自動で評価・比較することが困難である。 近年の研究では、LLMをオープンエンド質問応答の基準自由度として主に用いている。 より具体的には、彼らは「最も強い」llmを評価器として使用し、候補モデルの答えをペアで比較し、ランキングスコアを提供する。 しかし、この直感的な手法には、自己強調(自身の答えを好む)や位置バイアスなど、複数の問題がある。 教育領域(Cho and MacArthur, 2011; Walsh, 2014)からLLMに基づく評価を改善するための洞察と教訓を引き出す。 具体的には,(1)ピア・ランク(pr)アルゴリズムを提案し,各ピア・llmの対方向選好を考慮し,モデルの最終的なランキングを出力し,(2)ピア・ディベーション(pd)により,2つの回答の選好について議論し,相互合意に達するように促す。 我々は2つのベンチマークデータセットで実験を行う。 私たちのアプローチは、より高い精度を達成し、それぞれ人間の判断とよりよく一致していることが分かりました。 興味深いことに、prは匿名設定の下で比較的正確なモデルの自己組織化を誘導することができる。 私たちの研究は、人間と比較しにくいモデルを評価するスペースを提供する。

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