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。

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