論文の概要: Humans or LLMs as the Judge? A Study on Judgement Biases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10669v5
• Date: Thu, 26 Sep 2024 03:16:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-09 04:43:41.182787
• Title: Humans or LLMs as the Judge? A Study on Judgement Biases
• Title（参考訳）: 裁判官としての人間・LLM : 判断バイアスに関する研究
• Authors: Guiming Hardy Chen, Shunian Chen, Ziche Liu, Feng Jiang, Benyou Wang,
• Abstract要約: 本稿では, LLM および人間審査員に対する誤情報監視バイアス, ジェンダーバイアス, オーソリティバイアス, 美容バイアスを調査するための基礎的アノテーションの参照が不要な新しい枠組みを提案する。 その結果、人間とLLMの裁判官は様々な程度に摂動に弱いこと、そして最先端の裁判官でさえかなりの偏見を持っていることが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.069314000437537
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Adopting human and large language models (LLM) as judges (a.k.a human- and LLM-as-a-judge) for evaluating the performance of LLMs has recently gained attention. Nonetheless, this approach concurrently introduces potential biases from human and LLMs, questioning the reliability of the evaluation results. In this paper, we propose a novel framework that is free from referencing groundtruth annotations for investigating Misinformation Oversight Bias, Gender Bias, Authority Bias and Beauty Bias on LLM and human judges. We curate a dataset referring to the revised Bloom's Taxonomy and conduct thousands of evaluations. Results show that human and LLM judges are vulnerable to perturbations to various degrees, and that even the cutting-edge judges possess considerable biases. We further exploit these biases to conduct attacks on LLM judges. We hope that our work can notify the community of the bias and vulnerability of human- and LLM-as-a-judge, as well as the urgency of developing robust evaluation systems.
• Abstract（参考訳）: LLMの性能を評価するために,人・大言語モデル(LLM)を審査員(人・人・人)として採用することが近年注目されている。 それにもかかわらず、このアプローチは人間とLLMの潜在的なバイアスを同時に導入し、評価結果の信頼性を疑問視する。 本稿では, LLM における誤情報監視バイアス, ジェンダーバイアス, オーソリティバイアス, 美容バイアスを調査するための基礎的アノテーションの参照が不要な新しい枠組みを提案する。 改訂されたブルームの分類に言及したデータセットをキュレートし、何千もの評価を行う。 その結果、人間とLLMの裁判官は様々な程度に摂動に弱いこと、そして最先端の裁判官でさえかなりの偏見を持っていることが明らかとなった。 我々はさらにこれらのバイアスを利用してLLM審査員に対する攻撃を行う。 我々は,人間とLLM-as-a-judgeのバイアスと脆弱性,および堅牢な評価システムの開発の緊急性について,コミュニティに通知できることを願っている。

関連論文リスト

• From Generation to Judgment: Opportunities and Challenges of LLM-as-a-judge [32.55871325700294]
  人工知能(AI)と自然言語処理(NLP)において、長い間、評価と評価が重要な課題であった。 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は"LLM-as-a-judge"パラダイムを刺激している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-25T17:28:44Z)
• JudgeBench: A Benchmark for Evaluating LLM-based Judges [61.048125269475854]
  judgeBenchは、知識、推論、数学、コーディングにまたがる挑戦的な応答ペアに関するLSMベースの判断を評価するためのベンチマークである。 審査員、微調整された審査員、マルチエージェントの審査員、報酬モデルに関する包括的な評価は、審査員ベンチが以前のベンチマークよりもかなり大きな課題を課していることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-16T17:58:19Z)
• Justice or Prejudice? Quantifying Biases in LLM-as-a-Judge [84.34545223897578]
  多くの領域で優れているにもかかわらず、潜在的な問題は未解決のままであり、その信頼性と実用性の範囲を損なう。 提案手法は, LLM-as-a-Judgeにおける各種類のバイアスを定量化し, 解析する自動バイアス定量化フレームワークである。 当社の作業は、これらの問題に対処するステークホルダの必要性を強調し、LLM-as-a-Judgeアプリケーションで注意を喚起します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-03T17:53:30Z)
• Systematic Evaluation of LLM-as-a-Judge in LLM Alignment Tasks: Explainable Metrics and Diverse Prompt Templates [10.091146498861333]
  GPT-4のような商用の大規模言語モデル(LLM)は、近年、異なるアライメントアプローチの評価と比較に使われている。 LLM審査員の信頼性とアライメントを評価・比較・可視化する枠組みを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-23T11:49:01Z)
• Evaluating the Evaluator: Measuring LLMs' Adherence to Task Evaluation Instructions [18.93335792080899]
  LLMs-as-a-judgeがAI判断と人間の判断の整合性に与える影響について検討する。 我々は、LLMによる最先端評価で一般的に使用される品質基準の分類を集約し、それを審査員として厳密なモデルベンチマークとして提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-16T14:49:35Z)
• Decoding Biases: Automated Methods and LLM Judges for Gender Bias Detection in Language Models [47.545382591646565]
  大きな言語モデル(LLM)は、言語理解と人間レベルのテキストの生成に優れています。 LLMは、悪意のあるユーザーがモデルに望ましくないテキストを生成するよう促す敵攻撃の影響を受けやすい。 本研究では,対象のLSMから偏りのある応答を抽出する逆方向のプロンプトを自動生成するモデルを訓練する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-07T17:11:34Z)
• LLMs instead of Human Judges? A Large Scale Empirical Study across 20 NLP Evaluation Tasks [106.09361690937618]
  人間の判断の代わりにLCMによる判断でNLPモデルを評価する傾向が高まっている。 人間のデータとの比較がないと、これらの評価の有効性が懸念される。 JUDGE-BENCHは、人間のアノテーションを持つ20個のNLPデータセットの集合である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-26T14:56:13Z)
• JudgeLM: Fine-tuned Large Language Models are Scalable Judges [54.007823006976516]
  大規模言語モデル (LLM) を拡張性判断器 (JudgeLM) として微調整し, LLM を効率よく, かつ効率的に評価する手法を提案する。 まず, タスクシード, LLM 生成回答, GPT-4 生成判断を含む包括的, 大規模, 高品質なデータセットを提案する。 次に、微調整LDMにおける重要なバイアスを判断として分析し、位置バイアス、知識バイアス、フォーマットバイアスとみなす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-26T17:48:58Z)
• Can Large Language Models Be an Alternative to Human Evaluations? [80.81532239566992]
  大規模言語モデル(LLM)は、タスク命令のみを提供する場合、目に見えないタスクに対して例外的な性能を示す。 LLM評価の結果は、専門家による評価の結果と一致していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-03T07:28:50Z)

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。