論文の概要: PEDANTS: Cheap But Effective Answer Equivalence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11161v3
- Date: Sat, 28 Sep 2024 02:57:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-01 22:01:43.035939
- Title: PEDANTS: Cheap But Effective Answer Equivalence
- Title（参考訳）: PEDANTS: チープだが効果的な回答等価性
- Authors: Zongxia Li, Ishani Mondal, Yijun Liang, Huy Nghiem, Jordan Lee Boyd-Graber,
- Abstract要約: 我々は,Triviaコミュニティで採用されているマシンQAを評価するために,ルーリックとデータセットを提供する。
また、正確なマッチングとニューラルメソッド(BERTScore)よりも安定な、効率的で解釈可能なQA評価を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.367359022491181
- License:
- Abstract: Question answering (QA) can only make progress if we know if an answer is correct, but current answer correctness (AC) metrics struggle with verbose, free-form answers from large language models (LLMs). There are two challenges with current short-form QA evaluations: a lack of diverse styles of evaluation data and an over-reliance on expensive and slow LLMs. LLM-based scorers correlate better with humans, but this expensive task has only been tested on limited QA datasets. We rectify these issues by providing rubrics and datasets for evaluating machine QA adopted from the Trivia community. We also propose an efficient, and interpretable QA evaluation that is more stable than an exact match and neural methods(BERTScore).
- Abstract（参考訳）: 質問応答(QA)は、答えが正しいかどうかを知る場合にのみ進行するが、現在の回答正当性(AC)メトリクスは、大きな言語モデル(LLM)からの冗長で自由な回答と競合する。
現在のショートフォームQA評価には2つの課題がある: 多様な評価データのスタイルの欠如と、高価で遅いLCMへの過度な依存である。
LLMベースのスコアラは人間と相関するが、この高価なタスクは限られたQAデータセットでのみテストされている。
我々は,Triviaコミュニティで採用されているマシンQAを評価するために,ルーリックとデータセットを提供することで,これらの問題を是正する。
また、正確なマッチングとニューラルメソッド(BERTScore)よりも安定な、効率的で解釈可能なQA評価を提案する。
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