論文の概要: SemScore: Automated Evaluation of Instruction-Tuned LLMs based on Semantic Textual Similarity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17072v2
• Date: Mon, 5 Feb 2024 10:53:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 02:29:24.472098
• Title: SemScore: Automated Evaluation of Instruction-Tuned LLMs based on Semantic Textual Similarity
• Title（参考訳）: SemScore:意味的テクスチャ類似性に基づく指導型LLMの自動評価
• Authors: Ansar Aynetdinov, Alan Akbik
• Abstract要約: 本稿では,SemScoreと呼ばれる簡易な評価尺度を提案する。 意味的テキスト類似度(STS)を用いたモデル出力とゴールドターゲット応答の比較 提案したSemScore測定基準は,人間の評価と相関する点において,より複雑な評価指標よりも優れていることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3162484539136416
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Instruction-tuned Large Language Models (LLMs) have recently showcased remarkable advancements in their ability to generate fitting responses to natural language instructions. However, many current works rely on manual evaluation to judge the quality of generated responses. Since such manual evaluation is time-consuming, it does not easily scale to the evaluation of multiple models and model variants. In this short paper, we propose a straightforward but remarkably effective evaluation metric called SemScore, in which we directly compare model outputs to gold target responses using semantic textual similarity (STS). We conduct a comparative evaluation of the model outputs of 12 prominent instruction-tuned LLMs using 8 widely-used evaluation metrics for text generation. We find that our proposed SemScore metric outperforms all other, in many cases more complex, evaluation metrics in terms of correlation to human evaluation. These findings indicate the utility of our proposed metric for the evaluation of instruction-tuned LLMs.
• Abstract（参考訳）: 命令調整型大規模言語モデル(llms)は、最近、自然言語命令に適合した応答を生成する能力の顕著な進歩を見せている。 しかし、現在の多くの研究は、生成された応答の品質を判断するために手作業による評価に依存している。 このような手作業による評価は時間を要するため、複数のモデルやモデル変種の評価に容易にスケールできない。 本稿では,セムスコア(SemScore)という,モデル出力とゴールドターゲット応答を直接意味的テキスト類似度(STS)を用いて比較する手法を提案する。 テキスト生成のための8種類の評価指標を用いて12個の著名な命令調整llmのモデル出力の比較評価を行った。 提案したSemScore測定基準は,人間の評価と相関関係において,より複雑な評価指標よりも優れていることがわかった。 これらの結果から,提案手法の有効性が示唆された。

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