論文の概要: How Reliable Are Automatic Evaluation Methods for Instruction-Tuned LLMs?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10770v1
• Date: Fri, 16 Feb 2024 15:48:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-19 15:27:18.126760
• Title: How Reliable Are Automatic Evaluation Methods for Instruction-Tuned LLMs?
• Title（参考訳）: LLMの自動評価法はどの程度信頼性が高いか?
• Authors: Ehsan Doostmohammadi, Oskar Holmstr\"om, Marco Kuhlmann
• Abstract要約: 本研究では,このような手法の信頼性を多岐にわたるタスクや言語横断的な環境で検証する。 自動評価手法は人間の判断を特定の条件下で近似することができるが,信頼性は文脈に依存している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5634988336513587
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Work on instruction-tuned Large Language Models (LLMs) has used automatic methods based on text overlap and LLM judgments as cost-effective alternatives to human evaluation. In this paper, we study the reliability of such methods across a broad range of tasks and in a cross-lingual setting. In contrast to previous findings, we observe considerable variability in correlations between automatic methods and human evaluators when scores are differentiated by task type. Specifically, the widely-used ROUGE-L metric strongly correlates with human judgments for short-answer English tasks but is unreliable in free-form generation tasks and cross-lingual transfer. The effectiveness of GPT-4 as an evaluator depends on including reference answers when prompting for assessments, which can lead to overly strict evaluations in free-form generation tasks. In summary, we find that, while automatic evaluation methods can approximate human judgements under specific conditions, their reliability is highly context-dependent. Our findings enhance the understanding of how automatic methods should be applied and interpreted when developing and evaluating instruction-tuned LLMs.
• Abstract（参考訳）: 命令調整型大規模言語モデル (LLMs) の研究は, テキストオーバーラップに基づく自動手法とLCM判断を, 費用対効果の代替手段として用いている。 本稿では,このような手法の信頼性を多岐にわたるタスクや言語横断的な環境で検証する。 従来の結果とは対照的に,スコアがタスクタイプによって区別される場合,自動手法と人的評価器の相関関係にかなりのばらつきがみられる。 特に、広く使われているrouge-lメトリックは、短い英語のタスクに対する人間の判断と強い相関があるが、自由形生成タスクや言語間伝達では信頼できない。 評価器としてのGPT-4の有効性は、評価を促す際に基準回答を含めることに依存し、フリーフォーム生成タスクにおいて過度に厳密な評価につながる可能性がある。 要約すると、自動評価手法は人間の判断を特定の条件下で近似することができるが、信頼性は文脈に依存している。 本研究は,LLMの開発と評価において,自動手法の適用方法や解釈方法の理解を深めるものである。

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