論文の概要: Learning Personalized Alignment for Evaluating Open-ended Text Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03304v5
• Date: Fri, 04 Oct 2024 03:58:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-07 15:07:19.893771
• Title: Learning Personalized Alignment for Evaluating Open-ended Text Generation
• Title（参考訳）: オープンエンドテキスト生成評価のためのパーソナライズされたアライメントの学習
• Authors: Danqing Wang, Kevin Yang, Hanlin Zhu, Xiaomeng Yang, Andrew Cohen, Lei Li, Yuandong Tian,
• Abstract要約: PerSEは、特定の人間の好みに合わせてアライメントを評価するために設計された解釈可能な評価フレームワークである。 テキスト内個人プロファイルから特定の好みを推測し、生成されたコンテンツと個人の好みとの整合性を評価するように調整される。 当社の13B LLaMA-2ベースのPerSEは、ケダル相関が15.8%増加し、ゼロショットレビュアーによる13.7%の精度向上を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.565686959174585
• License:
• Abstract: Recent research has increasingly focused on evaluating large language models' (LLMs) alignment with diverse human values and preferences, particularly for open-ended tasks like story generation. Traditional evaluation metrics rely heavily on lexical similarity with human-written references, often showing poor correlation with human judgments and failing to account for alignment with the diversity of human preferences. To address these challenges, we introduce PerSE, an interpretable evaluation framework designed to assess alignment with specific human preferences. It is tuned to infer specific preferences from an in-context personal profile and evaluate the alignment between the generated content and personal preferences. PerSE enhances interpretability by providing detailed comments and fine-grained scoring, facilitating more personalized content generation. Our 13B LLaMA-2-based PerSE shows a 15.8% increase in Kendall correlation and a 13.7% rise in accuracy with zero-shot reviewers compared to GPT-4. It also outperforms GPT-4 by 46.01% in Kendall correlation on new domains, indicating its transferability.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究は、大きな言語モデル(LLM)とさまざまな人間の価値観や好みとの整合性、特にストーリー生成のようなオープンなタスクの評価に重点を置いている。 従来の評価指標は、人間の記述した基準と語彙的類似性に大きく依存しており、しばしば人間の判断と相関が低く、人間の嗜好の多様性と一致しない。 これらの課題に対処するために、我々は、特定の人間の嗜好に合わせてアライメントを評価するために設計された解釈可能な評価フレームワークPerSEを紹介した。 テキスト内個人プロファイルから特定の好みを推測し、生成されたコンテンツと個人の好みとの整合性を評価するように調整される。 PerSEは詳細なコメントと詳細なスコアリングを提供することで解釈可能性を高め、よりパーソナライズされたコンテンツ生成を容易にする。 我々の13B LLaMA-2ベースのPerSEは、GPT-4と比較してケンドール相関が15.8%増加し、ゼロショットレビュアーの精度が13.7%上昇している。 また、新しいドメインでのケンドール相関ではGPT-4を46.01%上回り、転送可能性を示している。

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