論文の概要: Exploring the Reliability of Large Language Models as Customized Evaluators for Diverse NLP Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19740v2
• Date: Sat, 18 Jan 2025 03:27:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:17:12.439503
• Title: Exploring the Reliability of Large Language Models as Customized Evaluators for Diverse NLP Tasks
• Title（参考訳）: 分散NLPタスクのためのカスタマイズ評価器としての大規模言語モデルの信頼性の検討
• Authors: Qintong Li, Leyang Cui, Lingpeng Kong, Wei Bi,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)が人間にとって信頼できる代替手段であるかどうかを解析する。 本稿では、従来のタスク(例えば、ストーリー生成)とアライメントタスク(例えば、数学推論)の両方について検討する。 LLM評価器は不要な基準を生成したり、重要な基準を省略することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.69651759036535
• License:
• Abstract: Previous work adopts large language models (LLMs) as evaluators to evaluate natural language process (NLP) tasks. However, certain shortcomings, e.g., fairness, scope, and accuracy, persist for current LLM evaluators. To analyze whether LLMs can serve as reliable alternatives to humans, we examine the fine-grained alignment between LLM evaluators and human annotators, particularly in understanding the target evaluation tasks and conducting evaluations that meet diverse criteria. This paper explores both conventional tasks (e.g., story generation) and alignment tasks (e.g., math reasoning), each with different evaluation criteria. Our analysis shows that 1) LLM evaluators can generate unnecessary criteria or omit crucial criteria, resulting in a slight deviation from the experts. 2) LLM evaluators excel in general criteria, such as fluency, but face challenges with complex criteria, such as numerical reasoning. We also find that LLM-pre-drafting before human evaluation can help reduce the impact of human subjectivity and minimize annotation outliers in pure human evaluation, leading to more objective evaluation.
• Abstract（参考訳）: 従来の作業では、自然言語処理(NLP)タスクを評価するための評価手段として、大きな言語モデル(LLM)を採用していた。 しかし、現在のLLM評価器では、例えば、公平性、スコープ、精度などの欠点が持続する。 LLMが人間にとって信頼できる代替品であるかどうかを分析するため,LLM評価器と人間アノテータの微粒なアライメントについて検討し,特に目標評価タスクの理解と,様々な基準を満たす評価を行う。 本稿では,従来のタスク(例:ストーリー生成)とアライメントタスク(例:数学推論)をそれぞれ異なる評価基準で検討する。 私たちの分析は 1) LLM評価装置は, 不要な基準を生成したり, 決定的基準を省略することができるため, 専門家からの偏差はわずかである。 2) LLM評価器は, 流速などの一般的な基準で優れるが, 数値推論などの複雑な基準で課題に直面している。 また, 人体評価前におけるLCM-pre-draftingは, ヒトの主観性への影響を低減し, 純粋人体評価におけるアノテーションのアウトリーチを最小化し, より客観的な評価につながることも見出した。

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