論文の概要: Beyond the Answers: Reviewing the Rationality of Multiple Choice Question Answering for the Evaluation of Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01349v2
- Date: Thu, 30 May 2024 01:57:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-31 23:13:17.722249
- Title: Beyond the Answers: Reviewing the Rationality of Multiple Choice Question Answering for the Evaluation of Large Language Models
- Title（参考訳）: 回答を超えて:大規模言語モデルの評価のための複数質問回答の合理性の検討
- Authors: Haochun Wang, Sendong Zhao, Zewen Qiang, Nuwa Xi, Bing Qin, Ting Liu,
- Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)の評価手法として,MCQA(Multiple Choice Question Answering)の限界について検討する。
本稿では,モデルの性能をより正確に反映できるMCQ(Multiple-Choice Questions, MCQA+)のデータセット拡張手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.202758753639078
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the field of natural language processing (NLP), Large Language Models (LLMs) have precipitated a paradigm shift, markedly enhancing performance in natural language generation tasks. Despite these advancements, the comprehensive evaluation of LLMs remains an inevitable challenge for the community. Recently, the utilization of Multiple Choice Question Answering (MCQA) as a benchmark for LLMs has gained considerable traction. This study first investigates the limitations of MCQA as an evaluation method for LLMs and then analyzes the fundamental reason for the limitations of MCQA, that while LLMs may select the correct answers, it is possible that they also recognize other wrong options as correct. Finally, we propose a dataset augmenting method for Multiple-Choice Questions (MCQs), MCQA+, that can more accurately reflect the performance of the model, which underscores the need for more robust evaluation mechanisms in assessing the performance of LLMs.
- Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)の分野では、Large Language Models(LLM)がパラダイムシフトを引き起こし、自然言語生成タスクのパフォーマンスが著しく向上した。
これらの進歩にもかかわらず、LLMの総合的な評価は、コミュニティにとって必然的な課題である。
近年,LLMのベンチマークとしてMultiple Choice Question Answering (MCQA) が注目されている。
本研究はまず, MCQAの限界をLCMの評価方法として検討し, MCQAの限界の根本的な理由を解析する。
最後に, MCQ(Multiple-Choice Questions, MCQA+)のデータセット拡張手法を提案し, モデルの性能をより正確に反映し, LLMの性能を評価する上で, より堅牢な評価機構の必要性を浮き彫りにしている。
関連論文リスト
- LLM Self-Correction with DeCRIM: Decompose, Critique, and Refine for Enhanced Following of Instructions with Multiple Constraints [86.59857711385833]
実世界のマルチ制約命令に従うLLMの能力を評価するために設計された最初のベンチマークであるRealInstructを紹介する。
オープンソースモデルとプロプライエタリモデルのパフォーマンスギャップを解決するため,Decompose, Critique and Refine(DeCRIM)自己補正パイプラインを提案する。
この結果から,DeCRIMはフィードバックが弱い場合でも,RealInstructでは7.3%,IFEvalでは8.0%,Mistralでは7.3%向上した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-09T01:25:10Z) - SelectLLM: Query-Aware Efficient Selection Algorithm for Large Language Models [8.558834738072363]
大規模言語モデル(LLM)は、様々なアプリケーションで顕著なパフォーマンスのために広く採用されている。
これらの個々のLCMは、固有のトレーニングバイアス、モデルサイズ制約、トレーニング前のデータセットの品質や多様性による、複雑なタスクの一般化とパフォーマンスの制限を示す。
本稿では,入力クエリをLLMの最も適切なサブセットに効率的に誘導するSelectLLMを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-16T06:11:21Z) - Q*: Improving Multi-step Reasoning for LLMs with Deliberative Planning [53.6472920229013]
大規模言語モデル(LLM)は多くの自然言語タスクにおいて印象的な能力を示している。
LLMは多段階推論を行う際にエラー、幻覚、矛盾する文を生成する傾向がある。
本稿では,LLMの復号化過程を検討計画で導くためのフレームワークであるQ*を紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-20T13:08:09Z) - DnA-Eval: Enhancing Large Language Model Evaluation through Decomposition and Aggregation [75.81096662788254]
大規模言語モデル(LLM)はスケーラブルで経済的な評価指標である。
これらの評価者がどの程度信頼できるかという問題は、重要な研究課題として浮上している。
本稿では,デコンプリートとアグリゲートを提案し,その評価プロセスを教育実践に基づいて異なる段階に分解する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-24T08:12:30Z) - OptLLM: Optimal Assignment of Queries to Large Language Models [12.07164196530872]
大規模言語モデル(LLM)における費用効率の高いクエリ割り当て問題に対処するフレームワークを提案する。
当社のフレームワークであるOpsLLMは、ユーザに対して、予算の制約やパフォーマンスの優先事項に合わせて、選択可能なさまざまな最適なソリューションを提供します。
OptLLMの有効性を評価するため,テキスト分類,質問応答,感情分析,推論,ログ解析など,さまざまなタスクについて広範な実験を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-24T01:05:37Z) - Toward Self-Improvement of LLMs via Imagination, Searching, and Criticizing [56.75702900542643]
大規模言語モデルの自己改善のためのAlphaLLMを紹介する。
モンテカルロ木探索(MCTS)とLLMを統合し、自己改善ループを確立する。
実験の結果,AlphaLLM は付加アノテーションを使わずに LLM の性能を大幅に向上することがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-18T15:21:34Z) - Can multiple-choice questions really be useful in detecting the abilities of LLMs? [15.756543037102256]
大規模言語モデル(LLM)の評価には,MCQ(Multiple-choice Question)が広く用いられている。
課題と評価方法のミスアライメントは,MCQの有効性の思慮深い分析を必要とする。
質問応答(QA)データセットを中国語と英語の2言語で評価した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-26T14:43:48Z) - Cofca: A Step-Wise Counterfactual Multi-hop QA benchmark [39.64489055580211]
実データと反実データからなる新しい評価ベンチマークであるCofCA(Step-wise Counterfactual benchmark)を導入する。
実験の結果,ウィキペディアをベースとした事実データと反事実データの間には,既存のベンチマークにおけるデータ汚染問題を推定し,大きな性能差があることが判明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-19T08:12:30Z) - Benchmarking LLMs via Uncertainty Quantification [91.72588235407379]
オープンソースのLarge Language Models(LLM)の普及は、包括的な評価方法の緊急の必要性を強調している。
我々は不確実性定量化を統合した LLM のための新しいベンチマーク手法を提案する。
以上の結果より, 精度の高いLSMでは, 精度が低下する可能性があり, II) より大規模なLSMでは, より小型のLSMに比べて不確実性が高いこと, III) 命令ファインタニングではLCMの不確実性が高くなる傾向が示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-23T14:29:17Z) - FollowBench: A Multi-level Fine-grained Constraints Following Benchmark for Large Language Models [79.62191017182518]
FollowBenchは、大規模言語モデルのベンチマークに続くきめ細かい制約のベンチマークである。
本稿では,初期命令に段階的に1つの制約を付加するマルチレベル機構を提案する。
FollowBench上での13のLLMの評価により,LLMの弱さと今後の研究への道のりを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-31T12:32:38Z)
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。