論文の概要: EvalLM: Interactive Evaluation of Large Language Model Prompts on User-Defined Criteria

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13633v1
• Date: Sun, 24 Sep 2023 13:19:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-26 18:33:16.291147
• Title: EvalLM: Interactive Evaluation of Large Language Model Prompts on User-Defined Criteria
• Title（参考訳）: EvalLM: ユーザ定義基準に基づく大規模言語モデルの対話的評価
• Authors: Tae Soo Kim, Yoonjoo Lee, Jamin Shin, Young-Ho Kim, Juho Kim
• Abstract要約: 本稿では,ユーザ定義基準に基づいて複数の出力を評価することで,プロンプトを反復的に精錬するインタラクティブシステムであるEvalLMを提案する。 自然言語の基準を記述することで、ユーザはシステムのLCMベースの評価器を使って、どのプロンプトがエキサイティングか、失敗かを概観することができる。 比較研究では、EvalLMは手動による評価と比較して、参加者がより多様な基準を策定し、アウトプットの2倍を検査し、59%のリビジョンで満足なプロンプトに達するのに役立った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.944632774725484
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: By simply composing prompts, developers can prototype novel generative applications with Large Language Models (LLMs). To refine prototypes into products, however, developers must iteratively revise prompts by evaluating outputs to diagnose weaknesses. Formative interviews (N=8) revealed that developers invest significant effort in manually evaluating outputs as they assess context-specific and subjective criteria. We present EvalLM, an interactive system for iteratively refining prompts by evaluating multiple outputs on user-defined criteria. By describing criteria in natural language, users can employ the system's LLM-based evaluator to get an overview of where prompts excel or fail, and improve these based on the evaluator's feedback. A comparative study (N=12) showed that EvalLM, when compared to manual evaluation, helped participants compose more diverse criteria, examine twice as many outputs, and reach satisfactory prompts with 59% fewer revisions. Beyond prompts, our work can be extended to augment model evaluation and alignment in specific application contexts.
• Abstract（参考訳）: プロンプトを構成するだけで、開発者はLarge Language Models (LLM)を使った新しい生成アプリケーションをプロトタイプできる。 しかし、プロトタイプを製品化するためには、開発者は弱点を診断するために出力を評価することでプロンプトを反復的に修正する必要がある。 フォーマティブ・インタビュー(N=8)では、開発者は文脈特化基準と主観的基準を評価する際に、アウトプットを手作業で評価することに多大な努力を払っていることが明らかになった。 ユーザ定義基準に基づいて複数の出力を評価することで,プロンプトを反復精製するインタラクティブシステムであるEvalLMを提案する。 自然言語の基準を記述することにより、ユーザはシステムのLCMベースの評価器を使用して、どのプロンプトがエキサイティングか、失敗かを概観し、評価器のフィードバックに基づいて改善することができる。 比較研究(N=12)では、手動による評価と比較すると、EvalLMは、参加者がより多様な基準を策定し、出力の2倍を検査し、59%のリビジョンで満足なプロンプトに達するのに役立った。 プロンプト以外にも、作業は特定のアプリケーションコンテキストにおけるモデル評価とアライメントの強化にまで拡張できます。

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