論文の概要: LLMs May Perform MCQA by Selecting the Least Incorrect Option

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01349v3
• Date: Fri, 06 Dec 2024 11:54:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-09 15:54:33.300922
• Title: LLMs May Perform MCQA by Selecting the Least Incorrect Option
• Title（参考訳）: LLMはミスオプションの選択によってMCQAを達成できるかもしれない
• Authors: Haochun Wang, Sendong Zhao, Zewen Qiang, Nuwa Xi, Bing Qin, Ting Liu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにわたるパフォーマンスを著しく向上させた。 LLMを評価するためのベンチマークとして、MCQA(Multiple Choice Question Answering)が採用され、大きな注目を集めている。 しかし、この評価手法の堅牢性に関する懸念は続いている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.202758753639078
• License:
• Abstract: In the field of NLP, Large Language Models (LLMs) have markedly enhanced performance across a variety of tasks. However, the comprehensive evaluation of LLMs remains an inevitable challenge for the community. Recently, the adoption of Multiple Choice Question Answering (MCQA) as a benchmark for assessing LLMs has gained considerable traction. However, concerns regarding the robustness of this evaluative method persist. Building upon previous discussions on the issue of \textit{variability}, we reveal an additional dimension of concern: LLMs may perform MCQA by selecting the least incorrect option rather than distinctly correct. This observation suggests that LLMs might regard multiple options as correct, which could undermine the reliability of MCQA as a metric for evaluating LLMs. To address this challenge, we introduce an enhanced dataset augmentation method for MCQA, termed MCQA+, to provide a more accurate reflection of the model performance, thereby highlighting the necessity for more sophisticated evaluation mechanisms in the assessment of LLM capabilities.
• Abstract（参考訳）: NLPの分野では、LLM(Large Language Models)は様々なタスクでパフォーマンスを著しく向上させています。 しかし, 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,LCM評価のベンチマークとしてMCQA(Multiple Choice Question Answering)が採用されている。 しかし、この評価手法の堅牢性に関する懸念は続いている。 LLMは、明らかに正しいというよりも、最も間違った選択肢を選択することでMCQAを実行することができる。 この観察から,LCMは複数の選択肢を正しいものとみなし,LCMを評価する指標としてMCQAの信頼性を損なう可能性が示唆された。 この課題に対処するために、MCQA+と呼ばれるMCQAのデータセット拡張手法を導入し、モデル性能をより正確に反映し、LCM能力の評価においてより洗練された評価機構の必要性を強調した。

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