論文の概要: Leveraging Large Language Models for NLG Evaluation: Advances and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07103v2
• Date: Wed, 12 Jun 2024 08:31:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 23:13:33.887062
• Title: Leveraging Large Language Models for NLG Evaluation: Advances and Challenges
• Title（参考訳）: NLG評価のための大規模言語モデルの活用 - 進歩と課題
• Authors: Zhen Li, Xiaohan Xu, Tao Shen, Can Xu, Jia-Chen Gu, Yuxuan Lai, Chongyang Tao, Shuai Ma,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、コヒーレンス、クリエイティビティ、コンテキスト関連など、生成されたコンテンツ品質を評価するための新たな道を開いた。 既存のLCMに基づく評価指標を整理し、これらの手法を理解し比較するための構造化された枠組みを提供する。 本稿では, 偏見, 堅牢性, ドメイン固有性, 統一評価などの未解決課題を議論することによって, 研究者に洞察を提供し, より公平で高度なNLG評価手法を提唱することを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.88520765782177
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the rapidly evolving domain of Natural Language Generation (NLG) evaluation, introducing Large Language Models (LLMs) has opened new avenues for assessing generated content quality, e.g., coherence, creativity, and context relevance. This paper aims to provide a thorough overview of leveraging LLMs for NLG evaluation, a burgeoning area that lacks a systematic analysis. We propose a coherent taxonomy for organizing existing LLM-based evaluation metrics, offering a structured framework to understand and compare these methods. Our detailed exploration includes critically assessing various LLM-based methodologies, as well as comparing their strengths and limitations in evaluating NLG outputs. By discussing unresolved challenges, including bias, robustness, domain-specificity, and unified evaluation, this paper seeks to offer insights to researchers and advocate for fairer and more advanced NLG evaluation techniques.
• Abstract（参考訳）: 急速に発展している自然言語生成(NLG)評価分野において、Large Language Models(LLM)の導入は、生成されたコンテンツ品質、例えば、コヒーレンス、創造性、コンテキスト関連性を評価するための新たな道を開いた。 本論文は, 系統解析に欠ける新興地域であるNLG評価におけるLCMの活用について, 概観することを目的とする。 既存のLCMに基づく評価指標を整理し、これらの手法を理解し比較するための構造化された枠組みを提供する。 我々の詳細な調査には、様々なLCMベースの方法論を批判的に評価することや、NLG出力の評価におけるその強みと限界を比較することが含まれる。 本稿では, 偏見, 堅牢性, ドメイン固有性, 統一評価などの未解決課題を議論することによって, 研究者に洞察を提供し, より公平で高度なNLG評価手法を提唱することを目的とする。

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