論文の概要: Self-Evaluation of Large Language Model based on Glass-box Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04222v2
• Date: Fri, 27 Sep 2024 07:08:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-09 04:21:34.278981
• Title: Self-Evaluation of Large Language Model based on Glass-box Features
• Title（参考訳）: ガラス箱特徴量に基づく大規模言語モデルの自己評価
• Authors: Hui Huang, Yingqi Qu, Jing Liu, Muyun Yang, Bing Xu, Tiejun Zhao, Wenpeng Lu,
• Abstract要約: オープンソースのLarge Language Models (LLMs) の普及は,評価手法の必要性を浮き彫りにしている。 既存の作業は主に外部評価に頼っており、トレーニングと戦略の推進に重点を置いている。 ガラス箱の特徴を自己評価のシナリオ,すなわち LLM を適用して, 自己評価を行い, 有効性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.425566330495776
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The proliferation of open-source Large Language Models (LLMs) underscores the pressing need for evaluation methods. Existing works primarily rely on external evaluators, focusing on training and prompting strategies. However, a crucial aspect, model-aware glass-box features, is overlooked. In this study, we explore the utility of glass-box features under the scenario of self-evaluation, namely applying an LLM to evaluate its own output. We investigate various glass-box feature groups and discovered that the softmax distribution serves as a reliable quality indicator for self-evaluation. Experimental results on public benchmarks validate the feasibility of self-evaluation of LLMs using glass-box features.
• Abstract（参考訳）: オープンソースのLarge Language Models (LLMs) の普及は,評価手法の必要性を浮き彫りにしている。 既存の作業は主に外部評価に頼っており、トレーニングと戦略の推進に重点を置いている。 しかし、重要な側面であるモデル対応のガラス箱機能は見過ごされている。 本研究では,ガラス箱の特徴を自己評価のシナリオ,すなわち LLM を適用して独自の出力を評価することによる有用性について検討する。 ガラス箱の特徴群について検討し,ソフトマックス分布が自己評価の信頼性の高い指標となることを明らかにした。 ガラス箱の特徴を用いたLCMの自己評価の実現可能性を検証する。

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