論文の概要: Style Over Substance: Evaluation Biases for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03025v3
• Date: Sun, 12 Nov 2023 06:25:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-14 21:16:34.256865
• Title: Style Over Substance: Evaluation Biases for Large Language Models
• Title（参考訳）: style over substance: 大規模言語モデルに対する評価バイアス
• Authors: Minghao Wu, Alham Fikri Aji
• Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)とともに,クラウドソースおよびエキスパートアノテータの挙動について検討する。 この結果から, 事実的誤りに対する回答は, 短すぎる, 文法的誤りを含む回答よりも好意的に評価され, 評価過程の偏りが示唆された。 評価面を1つのスコアにマージするのではなく,複数の次元にまたがるマシン生成テキストを独立に評価することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.13064447978519
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As large language models (LLMs) continue to advance, accurately and comprehensively evaluating their performance becomes increasingly challenging. Ranking the relative performance of LLMs based on Elo ratings, according to human judgment, is gaining more popularity. However, the extent to which humans and LLMs are capable evaluators remains uncertain. This study investigates the behavior of crowd-sourced and expert annotators, as well as LLMs, when comparing outputs from different models. To achieve this, we curate a dataset of intentionally flawed machine-generated answers. Our findings reveal a concerning bias in the evaluation process, as answers with factual errors are rated more favorably than answers that are too short or contained grammatical errors. To address this issue, we propose independently evaluating machine-generated text across multiple dimensions, rather than merging all the evaluation aspects into a single score. We instantiate this idea with the Elo rating system, resulting in the Multi-Elo Rating System (MERS). Empirical results from our study reveal that this proposed approach significantly enhances the quality of LLM-based evaluations, particularly in terms of factual accuracy. However, there is no significant improvement in crowd-sourced-based evaluations, indicating the need for further investigation.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)が進歩を続けるにつれ、そのパフォーマンスを正確かつ包括的に評価することはますます困難になっている。 elo評価に基づくllmの相対的パフォーマンスのランキングは、人間の判断によれば、人気が高まっている。 しかしながら、人間とLLMがどの程度の能力を持つかは未だ不明である。 本研究では,異なるモデルからのアウトプットを比較する際に,クラウドソースおよびエキスパートアノテータおよびLPMの挙動について検討する。 これを実現するために、故意に欠陥のあるマシン生成回答のデータセットをキュレートする。 事実的誤りを伴う回答は,短すぎる回答や文法的誤りを含む回答よりも好意的に評価されるため,評価プロセスにバイアスが伴うことが明らかとなった。 この問題に対処するために,すべての評価面を1つのスコアにまとめるのではなく,複数の次元にわたるマシン生成テキストを独立に評価することを提案する。 このアイデアをEloレーティングシステムでインスタンス化し,MERS(Multi-Elo Rating System)を実現する。 本研究から得られた実験結果から,本手法はLLMによる評価,特に実測精度を著しく向上させることが明らかとなった。 しかし,クラウドソーシングによる評価では顕著な改善は見られず,さらなる調査の必要性が示唆された。

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