論文の概要: Unveiling LLM Evaluation Focused on Metrics: Challenges and Solutions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09135v1
• Date: Sun, 14 Apr 2024 03:54:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-16 15:17:37.449173
• Title: Unveiling LLM Evaluation Focused on Metrics: Challenges and Solutions
• Title（参考訳）: メトリクスに着目したLLM評価の展開:課題と解決
• Authors: Taojun Hu, Xiao-Hua Zhou,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) は、テキスト生成、質問応答、テキスト要約における汎用的な応用のために、学界や業界全体で大きな注目を集めている。 パフォーマンスを定量化するためには、既存のメトリクスを包括的に把握することが重要です。 本稿では,メトリクスの観点からLLM評価を包括的に調査し,現在使用されているメトリクスの選択と解釈について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5179515260542544
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Natural Language Processing (NLP) is witnessing a remarkable breakthrough driven by the success of Large Language Models (LLMs). LLMs have gained significant attention across academia and industry for their versatile applications in text generation, question answering, and text summarization. As the landscape of NLP evolves with an increasing number of domain-specific LLMs employing diverse techniques and trained on various corpus, evaluating performance of these models becomes paramount. To quantify the performance, it's crucial to have a comprehensive grasp of existing metrics. Among the evaluation, metrics which quantifying the performance of LLMs play a pivotal role. This paper offers a comprehensive exploration of LLM evaluation from a metrics perspective, providing insights into the selection and interpretation of metrics currently in use. Our main goal is to elucidate their mathematical formulations and statistical interpretations. We shed light on the application of these metrics using recent Biomedical LLMs. Additionally, we offer a succinct comparison of these metrics, aiding researchers in selecting appropriate metrics for diverse tasks. The overarching goal is to furnish researchers with a pragmatic guide for effective LLM evaluation and metric selection, thereby advancing the understanding and application of these large language models.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)は、LLM(Large Language Models)の成功によって、目覚ましいブレークスルーを目の当たりにしている。 LLMは、テキスト生成、質問応答、テキスト要約における汎用的な応用のために、学界や業界全体で大きな注目を集めている。 NLPのランドスケープが発展するにつれて、様々な技術を用いて様々なコーパスで訓練されたドメイン固有のLLMが増加し、これらのモデルの性能評価が最重要となる。 パフォーマンスを定量化するためには、既存のメトリクスを包括的に把握することが重要です。 評価では,LLMの性能を定量化する指標が重要な役割を担っている。 本稿では,メトリクスの観点からLLM評価を包括的に調査し,現在使用されているメトリクスの選択と解釈について考察する。 我々の主な目標は、それらの数学的定式化と統計的解釈を解明することである。 我々は,最近のバイオメディカルLSMを用いて,これらのメトリクスの応用に光を当てた。 さらに、これらのメトリクスを簡潔に比較し、研究者が多様なタスクに対して適切なメトリクスを選択するのを助ける。 総合的な目標は、LLM評価とメートル法選択を効果的に行うための実用的なガイドを研究者に提供し、これらの大きな言語モデルの理解と応用を促進することである。

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