論文の概要: Can We Use Large Language Models to Fill Relevance Judgment Holes?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05600v1
• Date: Thu, 9 May 2024 07:39:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-10 14:02:33.616378
• Title: Can We Use Large Language Models to Fill Relevance Judgment Holes?
• Title（参考訳）: 関連判断穴を埋めるために大きな言語モデルが使えるか?
• Authors: Zahra Abbasiantaeb, Chuan Meng, Leif Azzopardi, Mohammad Aliannejadi,
• Abstract要約: ホールを埋めるためにLarge Language Models(LLM)を利用することで、既存のテストコレクションを拡張するための最初のステップを取ります。 人間+自動判断を用いた場合, 相関関係は著しく低くなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.208308067952155
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Incomplete relevance judgments limit the re-usability of test collections. When new systems are compared against previous systems used to build the pool of judged documents, they often do so at a disadvantage due to the ``holes'' in test collection (i.e., pockets of un-assessed documents returned by the new system). In this paper, we take initial steps towards extending existing test collections by employing Large Language Models (LLM) to fill the holes by leveraging and grounding the method using existing human judgments. We explore this problem in the context of Conversational Search using TREC iKAT, where information needs are highly dynamic and the responses (and, the results retrieved) are much more varied (leaving bigger holes). While previous work has shown that automatic judgments from LLMs result in highly correlated rankings, we find substantially lower correlates when human plus automatic judgments are used (regardless of LLM, one/two/few shot, or fine-tuned). We further find that, depending on the LLM employed, new runs will be highly favored (or penalized), and this effect is magnified proportionally to the size of the holes. Instead, one should generate the LLM annotations on the whole document pool to achieve more consistent rankings with human-generated labels. Future work is required to prompt engineering and fine-tuning LLMs to reflect and represent the human annotations, in order to ground and align the models, such that they are more fit for purpose.
• Abstract（参考訳）: 不完全関連判断は、テストコレクションの再使用を制限します。 判断された文書のプールを構築するのに用いられた以前のシステムと比較すると、テストコレクションの '`holes'' (すなわち、新しいシステムによって返却された未評価文書のポケット)が原因でしばしば不利になる。 本稿では,Large Language Models (LLM) を用いて,既存の人的判断による手法の活用と基礎化により,既存のテストコレクションを拡張するための最初のステップについて述べる。 TREC iKAT を用いた会話探索の文脈において,情報要求が高度に動的であり,応答(および得られた結果)はより多様である(より大きな穴を埋める)。 過去の研究では、LLMからの自動判定は高い相関付けのランキングをもたらすことが示されているが、人間+自動判定が使われた場合(LLM、1/2/2ショット、微調整)は、相関が著しく低いことが示されている。 さらに,LLMによっては,新しいランニングが好まれる(あるいはペナル化される)こと,また,この効果がホールの大きさに比例して拡大されることが確認された。 代わりに、人間が生成したラベルとより一貫性のあるランキングを達成するために、ドキュメントプール全体にLCMアノテーションを生成する必要がある。 将来の作業は、人間のアノテーションを反映し、表現するためにエンジニアリングと微調整のLLMを推し進めるために必要である。

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