論文の概要: CritiqueLLM: Scaling LLM-as-Critic for Effective and Explainable Evaluation of Large Language Model Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18702v1
• Date: Thu, 30 Nov 2023 16:52:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 15:46:10.460994
• Title: CritiqueLLM: Scaling LLM-as-Critic for Effective and Explainable Evaluation of Large Language Model Generation
• Title（参考訳）: CritiqueLLM:大規模言語モデル生成の効果的かつ説明可能な評価のためのLCM-as-Criticのスケーリング
• Authors: Pei Ke, Bosi Wen, Zhuoer Feng, Xiao Liu, Xuanyu Lei, Jiale Cheng, Shengyuan Wang, Aohan Zeng, Yuxiao Dong, Hongning Wang, Jie Tang, Minlie Huang
• Abstract要約: 我々は、CrytiqueLLMと呼ばれる新しい批評生成モデルを提案する。 実験結果から,GPT-4に匹敵する評価性能が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.79296467204733
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Since the natural language processing (NLP) community started to make large language models (LLMs), such as GPT-4, act as a critic to evaluate the quality of generated texts, most of them only train a critique generation model of a specific scale on specific datasets. We argue that a comprehensive investigation on the key factor of LLM-based evaluation models, such as scaling properties, is lacking, so that it is still inconclusive whether these models have potential to replace GPT-4's evaluation in practical scenarios. In this paper, we propose a new critique generation model called CritiqueLLM, which includes a dialogue-based prompting method for high-quality referenced / reference-free evaluation data. Experimental results show that our model can achieve comparable evaluation performance to GPT-4 especially in system-level correlations, and even outperform GPT-4 in 3 out of 8 tasks in a challenging reference-free setting. We conduct detailed analysis to show promising scaling properties of our model in the quality of generated critiques. We also demonstrate that our generated critiques can act as scalable feedback to directly improve the generation quality of LLMs.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理(nlp)コミュニティは、gpt-4のような大規模言語モデル(llm)を作り始めたため、生成されたテキストの品質を評価するための批判者の役割を担い、そのほとんどは特定のデータセット上の特定のスケールの批判的生成モデルのみを訓練している。 スケーリング特性などのllmに基づく評価モデルの鍵となる要因に関する総合的な調査が欠如しているため、これらのモデルがgpt-4の評価を実際のシナリオで置き換える可能性を秘めている。 本稿では,高品質な参照/参照フリー評価データのための対話型プロンプト手法を含む,critiquellmと呼ばれる新しい批判的生成モデルを提案する。 実験の結果,システムレベルの相関ではGPT-4に匹敵する評価性能が得られ,また8タスク中3タスク中3タスクではGPT-4よりも優れた結果が得られることがわかった。 我々は,生成した批判の質において,モデルが有望なスケーリング特性を示すための詳細な分析を行う。 また,LLMの生成品質を直接改善するために,生成した批評がスケーラブルなフィードバックとして機能できることを実証した。

関連論文リスト

• RealCritic: Towards Effectiveness-Driven Evaluation of Language Model Critiques [59.861013614500024]
  我々は,Large Language Models (LLMs) の批判能力を評価するために設計された新しいベンチマークを導入する。 通常、オープンループ方式で機能する既存のベンチマークとは異なり、我々のアプローチでは、批判から生成された修正の質を評価するクローズドループ手法を採用している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-24T13:48:10Z)
• Enabling Scalable Oversight via Self-Evolving Critic [59.861013614500024]
  SCRIT(Self-evolving CRITic)は、批評能力の真の自己進化を可能にするフレームワークである。 コントラストベースの自己批判によって生成される合成データのトレーニングによって自己改善する。 最大で10.3%の改善が達成されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-10T05:51:52Z)
• Language Model Preference Evaluation with Multiple Weak Evaluators [78.53743237977677]
  GED(Preference Graph Ensemble and Denoise)は、複数のモデルベースの評価器を活用して嗜好グラフを構築する新しいアプローチである。 特に,本手法は,評価を統一グラフに集約し,デノナイジングプロセスを適用する2つの主要な段階から構成される。 我々は,本枠組みの理論的保証を行い,真理優先構造を回復する上での有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-14T01:57:25Z)
• Exploring Precision and Recall to assess the quality and diversity of LLMs [82.21278402856079]
  我々はtextscLlama-2 や textscMistral のような大規模言語モデル (LLM) のための新しい評価フレームワークを提案する。 このアプローチにより、コーパスの整合を必要とせず、生成したテキストの品質と多様性を微妙に評価できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-16T13:53:26Z)
• LLMs as Narcissistic Evaluators: When Ego Inflates Evaluation Scores [23.568883428947494]
  本研究は,LMに基づく評価指標が,要約タスクの文脈において,それぞれの基盤となるLMに対して有利なバイアスを示すかどうかを考察する。 以上の結果から, 金のサマリーを活用せずに, 基準のない手法で評価指標を用いた場合, 特に有意なバイアスがみられた。 これらの結果は、生成的評価モデルによって提供される評価は、本質的なテキスト品質を超える要因に影響される可能性があることを裏付けている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-16T10:43:26Z)
• Evaluation Metrics in the Era of GPT-4: Reliably Evaluating Large Language Models on Sequence to Sequence Tasks [9.801767683867125]
  我々は,3つのNLPベンチマークの予備的およびハイブリッドな評価を,自動評価と人的評価の両方を用いて提供する。 ChatGPTは、ほとんどのメトリクスにおいて、人間のレビュアーによって、他の人気のあるモデルよりも一貫して優れています。 また、人間のレビュアーは、最高のモデルの出力よりも金の基準を格段に悪く評価し、多くの人気のあるベンチマークの品質が劣っていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-20T20:17:09Z)
• Towards Reliable and Fluent Large Language Models: Incorporating Feedback Learning Loops in QA Systems [10.58737969057445]
  我々は,大規模な言語モデルによって生成された応答の引用,正しさ,および流布性を評価することができる評論家モデルを訓練するためのデータセットを構築した。 本稿では,批判モデルを利用して生成したテキストの異質な側面をリアルタイムにフィードバックする自動フィードバック機構を提案する。 提案手法の有効性を実験的に検証し,4%の精度向上とMAUVE測定値の約8%の精度向上を図った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-08T09:39:53Z)
• G-Eval: NLG Evaluation using GPT-4 with Better Human Alignment [64.01972723692587]
  本稿では,大規模言語モデルにチェーン・オブ・シント(CoT)を組み込んだフレームワークであるG-Evalと,NLG出力の品質評価のためのフォームフィリングパラダイムを提案する。 GPT-4 をバックボーンモデルとした G-Eval は,要約タスクにおいて,0.514 と人間とのスピアマン相関を達成し,従来手法の差を大きく上回ることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-29T12:46:54Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。