論文の概要: FedEval-LLM: Federated Evaluation of Large Language Models on Downstream Tasks with Collective Wisdom

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12273v1
• Date: Thu, 18 Apr 2024 15:46:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-19 19:02:00.791780
• Title: FedEval-LLM: Federated Evaluation of Large Language Models on Downstream Tasks with Collective Wisdom
• Title（参考訳）: FedEval-LLM:集団知恵を有する下流タスクにおける大規模言語モデルのフェデレーション評価
• Authors: Yuanqin He, Yan Kang, Lixin Fan, Qiang Yang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の協調学習のための有望なソリューションとして、フェデレートラーニング(FL)が登場した。 ラベル付きテストセットと類似度に基づくメトリクスに依存する従来の評価手法は、許容できる答えのサブセットのみをカバーする。 我々は、ラベル付きテストセットや外部ツールに依存することなく、下流タスクにおけるLCMの信頼性の高い性能測定を提供するFedEval-LLMを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.104850413126066
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Federated Learning (FL) has emerged as a promising solution for collaborative training of large language models (LLMs). However, the integration of LLMs into FL introduces new challenges, particularly concerning the evaluation of LLMs. Traditional evaluation methods that rely on labeled test sets and similarity-based metrics cover only a subset of the acceptable answers, thereby failing to accurately reflect the performance of LLMs on generative tasks. Meanwhile, although automatic evaluation methods that leverage advanced LLMs present potential, they face critical risks of data leakage due to the need to transmit data to external servers and suboptimal performance on downstream tasks due to the lack of domain knowledge. To address these issues, we propose a Federated Evaluation framework of Large Language Models, named FedEval-LLM, that provides reliable performance measurements of LLMs on downstream tasks without the reliance on labeled test sets and external tools, thus ensuring strong privacy-preserving capability. FedEval-LLM leverages a consortium of personalized LLMs from participants as referees to provide domain knowledge and collective evaluation capability, thus aligning to the respective downstream tasks and mitigating uncertainties and biases associated with a single referee. Experimental results demonstrate a significant improvement in the evaluation capability of personalized evaluation models on downstream tasks. When applied to FL, these evaluation models exhibit strong agreement with human preference and RougeL-score on meticulously curated test sets. FedEval-LLM effectively overcomes the limitations of traditional metrics and the reliance on external services, making it a promising framework for the evaluation of LLMs within collaborative training scenarios.
• Abstract（参考訳）: Federated Learning(FL)は,大規模言語モデル(LLM)の協調トレーニングのための,有望なソリューションとして登場した。 しかし, LLM のFLへの統合には新たな課題, 特に LLM の評価が伴う。 ラベル付きテストセットと類似度に基づくメトリクスに依存する従来の評価手法は、許容できる答えのサブセットのみをカバーし、それによって、生成タスクにおけるLLMのパフォーマンスを正確に反映することができない。 一方,高度なLCMを利用する自動評価手法では,外部サーバへのデータ送信や,ドメイン知識の欠如による下流タスクにおける最適性能の低下などにより,データ漏洩の重大なリスクに直面している。 これらの問題に対処するため,FedEval-LLMという大規模言語モデルのフェデレート評価フレームワークを提案する。 FedEval-LLMは、参加者からレフェリーとしてパーソナライズされたLLMのコンソーシアムを利用して、ドメイン知識と集合評価能力を提供し、それぞれの下流タスクに整合し、単一のレフェリーに関連する不確実性とバイアスを軽減する。 実験の結果,下流タスクにおけるパーソナライズされた評価モデルの評価能力は大幅に向上した。 FLに適用した場合、これらの評価モデルは、厳密にキュレートされたテストセット上で、ヒトの嗜好とルージュLスコアとの強い一致を示す。 FedEval-LLMは、従来のメトリクスの制限と外部サービスへの依存を効果的に克服し、共同トレーニングシナリオにおけるLLMの評価のための有望なフレームワークとなる。

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