論文の概要: QualEval: Qualitative Evaluation for Model Improvement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02807v2
• Date: Sun, 5 May 2024 19:53:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 00:25:31.430025
• Title: QualEval: Qualitative Evaluation for Model Improvement
• Title（参考訳）: QualEval: モデル改善のための質的な評価
• Authors: Vishvak Murahari, Ameet Deshpande, Peter Clark, Tanmay Rajpurohit, Ashish Sabharwal, Karthik Narasimhan, Ashwin Kalyan,
• Abstract要約: モデル改善のための手段として,自動定性評価による定量的スカラー指標を付加するQualEvalを提案する。 QualEvalは強力なLCM推論器と新しいフレキシブルリニアプログラミングソルバを使用して、人間の読みやすい洞察を生成する。 例えば、その洞察を活用することで、Llama 2モデルの絶対性能が最大15%向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.73561470966658
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Quantitative evaluation metrics have traditionally been pivotal in gauging the advancements of artificial intelligence systems, including large language models (LLMs). However, these metrics have inherent limitations. Given the intricate nature of real-world tasks, a single scalar to quantify and compare is insufficient to capture the fine-grained nuances of model behavior. Metrics serve only as a way to compare and benchmark models, and do not yield actionable diagnostics, thus making the model improvement process challenging. Model developers find themselves amid extensive manual efforts involving sifting through vast datasets and attempting hit-or-miss adjustments to training data or setups. In this work, we address the shortcomings of quantitative metrics by proposing QualEval, which augments quantitative scalar metrics with automated qualitative evaluation as a vehicle for model improvement. QualEval uses a powerful LLM reasoner and our novel flexible linear programming solver to generate human-readable insights that when applied, accelerate model improvement. The insights are backed by a comprehensive dashboard with fine-grained visualizations and human-interpretable analyses. We corroborate the faithfulness of QualEval by demonstrating that leveraging its insights, for example, improves the absolute performance of the Llama 2 model by up to 15% points relative on a challenging dialogue task (DialogSum) when compared to baselines. QualEval successfully increases the pace of model development, thus in essence serving as a data-scientist-in-a-box. Given the focus on critiquing and improving current evaluation metrics, our method serves as a refreshingly new technique for both model evaluation and improvement.
• Abstract（参考訳）: 定量的評価指標は、伝統的に、大規模言語モデル(LLM)を含む人工知能システムの進歩を測る上で重要な役割を果たしてきた。 しかし、これらの指標には固有の制限がある。 実世界のタスクの複雑な性質を考えると、モデル行動のきめ細かいニュアンスを捉えるには、定量化と比較のための単一のスカラーが不十分である。 メトリクスはモデルの比較とベンチマークの手段としてのみ機能し、実用的な診断を与えないため、モデル改善プロセスは困難である。 モデル開発者は、膨大なデータセットを精査し、データやセットアップをトレーニングするためのヒットまたはミスの調整を試みることを含む広範囲な手作業の中で、自分自身に気付きます。 本研究では,QualEvalをモデル改善のための手段として,自動定性評価によって定量的スカラーメトリクスを増大させる手法を提案することで,定量的メトリクスの欠点に対処する。 QualEvalは強力なLCM推論器と新しいフレキシブルリニアプログラミングソルバを使用して、適用すればモデル改善を加速する人間可読な洞察を生成する。 これらの洞察は、詳細な視覚化と人間解釈可能な分析を備えた包括的なダッシュボードによって裏付けられている。 我々は,QualEvalの忠実さを,例えば,ベースラインと比較した場合の難解な対話課題(DialogSum)に対して,Llama 2モデルの絶対性能を最大15%向上させることを示すことによって,相関する。 QualEvalは、モデル開発のペースを向上し、本質的にはデータ科学者の箱として機能する。 現在の評価指標のクオリティ化と改善に重点を置いていることから,本手法はモデル評価と改善の両面において,新たな手法として機能する。

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