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: 翻訳完了
• 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。

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