論文の概要: Three Ways of Using Large Language Models to Evaluate Chat
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06502v1
- Date: Sat, 12 Aug 2023 08:34:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-15 16:52:35.169247
- Title: Three Ways of Using Large Language Models to Evaluate Chat
- Title(参考訳): 大きな言語モデルを使ってチャットを評価する3つの方法
- Authors: Ond\v{r}ej Pl\'atek and Vojt\v{e}ch Hude\v{c}ek and Patricia
Schmidtov\'a and Mateusz Lango and Ond\v{r}ej Du\v{s}ek
- Abstract要約: 本稿では,DSTC 11 Track 4コンペティションであるChatEvalのチーム6が提出したシステムについて述べる。
大規模言語モデル(LLM)に基づく応答のターンレベル品質を予測するための3つのアプローチを提案する。
本稿では,ChatGPTのプロンプトのためのベクトルストアからの動的少数ショット例を用いて,ベースラインの改善を報告する。
チャレンジ期限後に行われたアブレーション調査は、新しいLlama 2モデルがChatGPTとオープンソースのLLMのパフォーマンスギャップを埋めていることを示している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.7767218432589553
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper describes the systems submitted by team6 for ChatEval, the DSTC 11
Track 4 competition. We present three different approaches to predicting
turn-level qualities of chatbot responses based on large language models
(LLMs). We report improvement over the baseline using dynamic few-shot examples
from a vector store for the prompts for ChatGPT. We also analyze the
performance of the other two approaches and report needed improvements for
future work. We developed the three systems over just two weeks, showing the
potential of LLMs for this task. An ablation study conducted after the
challenge deadline shows that the new Llama 2 models are closing the
performance gap between ChatGPT and open-source LLMs. However, we find that the
Llama 2 models do not benefit from few-shot examples in the same way as
ChatGPT.
- Abstract(参考訳): 本稿では,DSTC11トラック4競技会ChatEvalのチーム6が提出したシステムについて述べる。
大規模言語モデル(LLM)に基づいて,チャットボット応答のターンレベル品質を予測する3つのアプローチを提案する。
本稿では,ChatGPTのプロンプトのためのベクトルストアからの動的少数ショット例を用いて,ベースラインの改善を報告する。
また、他の2つのアプローチのパフォーマンスを分析し、今後の作業に必要な改善を報告します。
わずか2週間で3つのシステムを開発し,この課題に対するLCMの可能性を示した。
チャレンジ期限後に行われたアブレーション調査は、新しいLlama 2モデルがChatGPTとオープンソースのLLMのパフォーマンスギャップを埋めていることを示している。
しかし、llama 2 モデルは chatgpt と同じ方法で、少数の例から利益を得られないことが判明した。
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