論文の概要: RepEval: Effective Text Evaluation with LLM Representation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.19563v2
- Date: Mon, 28 Oct 2024 04:27:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-29 12:14:49.046059
- Title: RepEval: Effective Text Evaluation with LLM Representation
- Title（参考訳）: RepEval: LLM表現による効果的なテキスト評価
- Authors: Shuqian Sheng, Yi Xu, Tianhang Zhang, Zanwei Shen, Luoyi Fu, Jiaxin Ding, Lei Zhou, Xiaoying Gan, Xinbing Wang, Chenghu Zhou,
- Abstract要約: RepEvalは、評価のためにLarge Language Models(LLM)表現の投影を利用するメトリクスである。
我々の研究は、LLM表現に埋め込まれたテキスト品質に関する情報の豊かさを強調し、新しいメトリクスの開発のための洞察を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.26340302485898
- License:
- Abstract: The era of Large Language Models (LLMs) raises new demands for automatic evaluation metrics, which should be adaptable to various application scenarios while maintaining low cost and effectiveness. Traditional metrics for automatic text evaluation are often tailored to specific scenarios, while LLM-based evaluation metrics are costly, requiring fine-tuning or rely heavily on the generation capabilities of LLMs. Besides, previous LLM-based metrics ignore the fact that, within the space of LLM representations, there exist direction vectors that indicate the estimation of text quality. To this end, we introduce RepEval, a metric that leverages the projection of LLM representations for evaluation. Through simple prompt modifications, RepEval can easily transition to various tasks, requiring only minimal sample pairs for direction vector construction. Results on fourteen datasets across two evaluation tasks demonstrate the high effectiveness of our method, which exhibits a higher correlation with human judgments than previous methods, even in complex evaluation scenarios involving pair-wise selection under nuanced aspects. Our work underscores the richness of information regarding text quality embedded within LLM representations, offering insights for the development of new metrics.
- Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の時代は、さまざまなアプリケーションシナリオに適応し、低コストと有効性を保ちながら、自動評価メトリクスに対する新たな要求を提起する。
従来のテキスト自動評価のメトリクスは特定のシナリオに合わせて調整されることが多いが、LLMベースの評価メトリクスはコストがかかり、微調整が必要か、LLMの生成能力に大きく依存する。
さらに、従来のLLMベースのメトリクスは、LLM表現の空間内に、テキスト品質の推定を示す方向ベクトルが存在するという事実を無視している。
この目的のために,LLM表現の投影を利用した評価指標RepEvalを導入する。
簡単なプロンプト修正によって、RepEvalは様々なタスクに容易に移行でき、方向ベクトルの構成には最小限のサンプルペアしか必要としない。
2つの評価課題にまたがる14のデータセットの結果,従来の方法よりも人間の判断と高い相関性を示す手法の有効性が示された。
我々の研究は、LLM表現に埋め込まれたテキスト品質に関する情報の豊かさを強調し、新しいメトリクスの開発のための洞察を提供する。
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