論文の概要: Do Language Models Enjoy Their Own Stories? Prompting Large Language Models for Automatic Story Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13769v1
• Date: Wed, 22 May 2024 15:56:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-24 23:25:17.856007
• Title: Do Language Models Enjoy Their Own Stories? Prompting Large Language Models for Automatic Story Evaluation
• Title（参考訳）: 言語モデルは自分の物語を満足させるか? 物語の自動評価のための大規模言語モデルを提案する
• Authors: Cyril Chhun, Fabian M. Suchanek, Chloé Clavel,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は多くのNLPタスクで最先端のパフォーマンスを達成する。 LLMがヒトアノテーターの代用として使用できるかどうかを検討した。 LLMはシステムレベルの評価において,現在の自動測定値よりも優れていますが,十分な説明が得られていないことが分かりました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.718288693929019
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Storytelling is an integral part of human experience and plays a crucial role in social interactions. Thus, Automatic Story Evaluation (ASE) and Generation (ASG) could benefit society in multiple ways, but they are challenging tasks which require high-level human abilities such as creativity, reasoning and deep understanding. Meanwhile, Large Language Models (LLM) now achieve state-of-the-art performance on many NLP tasks. In this paper, we study whether LLMs can be used as substitutes for human annotators for ASE. We perform an extensive analysis of the correlations between LLM ratings, other automatic measures, and human annotations, and we explore the influence of prompting on the results and the explainability of LLM behaviour. Most notably, we find that LLMs outperform current automatic measures for system-level evaluation but still struggle at providing satisfactory explanations for their answers.
• Abstract（参考訳）: ストーリーテリングは人間の経験の不可欠な部分であり、社会的相互作用において重要な役割を果たす。 このように、自動ストーリー評価(ASE)と生成(ASG)は、様々な方法で社会に恩恵をもたらすが、創造性、理性、深い理解といった高いレベルの人間の能力を必要とする課題である。 一方、Large Language Models (LLM)は、多くのNLPタスクで最先端のパフォーマンスを実現している。 本稿では,LLMがASEのヒトアノテータの代用として利用できるかどうかについて検討する。 我々は,LSM評価,その他の自動尺度,人間のアノテーションの相関関係を広範囲に分析し,LCM行動の促進効果と説明可能性について検討した。 特に,LLMはシステムレベルの評価において,現在の自動評価よりも優れていますが,回答に対する十分な説明の提供には苦慮しています。

関連論文リスト

• LMLPA: Language Model Linguistic Personality Assessment [11.599282127259736]
  大規模言語モデル(LLM)は、日常の生活や研究にますます利用されている。 与えられたLLMの性格を測定することは、現在課題である。 言語モデル言語パーソナリティアセスメント(LMLPA)は,LLMの言語的パーソナリティを評価するシステムである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-23T07:48:51Z)
• Toward Self-Improvement of LLMs via Imagination, Searching, and Criticizing [56.75702900542643]
  大規模言語モデルの自己改善のためのAlphaLLMを紹介する。 モンテカルロ木探索(MCTS)とLLMを統合し、自己改善ループを確立する。 実験の結果,AlphaLLM は付加アノテーションを使わずに LLM の性能を大幅に向上することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-18T15:21:34Z)
• Let the LLMs Talk: Simulating Human-to-Human Conversational QA via Zero-Shot LLM-to-LLM Interactions [19.365615476223635]
  対話型質問応答システムの目的は,ユーザとの対話によって情報を取得する対話型検索システムを作ることである。 既存の作業では、人間の注釈を使って質問者(学生)と回答者(教師)の役割を演じる。 教師と学生のインタラクションをシミュレーションするためにゼロショット学習者LLMを用いたシミュレーションフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-05T17:38:02Z)
• CLOMO: Counterfactual Logical Modification with Large Language Models [109.60793869938534]
  本稿では,新しいタスク,CLOMO(Counterfactual Logical Modification)と高品質な人間アノテーションベンチマークを紹介する。 このタスクでは、LLMは所定の論理的関係を維持するために、与えられた議論的テキストを順応的に変更しなければなりません。 LLMの自然言語出力を直接評価する革新的な評価指標である自己評価スコア(SES)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-29T08:29:54Z)
• DialogueLLM: Context and Emotion Knowledge-Tuned Large Language Models for Emotion Recognition in Conversations [28.15933355881604]
  大規模言語モデル(LLM)は、多くの下流自然言語処理(NLP)タスクに対して異常な有効性を示している。 LLaMAモデルの微調整により得られた文脈と感情の知識をチューニングしたLLMであるダイアログLLMを提案する。 会話データセットにおける3つの感情認識のベンチマークについて,提案手法の総合評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-17T16:15:34Z)
• Are Large Language Models Really Robust to Word-Level Perturbations? [68.60618778027694]
  本稿では,事前学習した報酬モデルを診断ツールとして活用する,新たな合理的評価手法を提案する。 より長い会話は、質問を理解する能力の観点から言語モデルの包括的把握を示す。 この結果から,LLMは日常言語でよく使われる単語レベルの摂動に対する脆弱性をしばしば示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-20T09:23:46Z)
• Sentiment Analysis in the Era of Large Language Models: A Reality Check [69.97942065617664]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)の様々な感情分析タスクの実行能力について検討する。 26のデータセット上の13のタスクのパフォーマンスを評価し、ドメイン固有のデータセットに基づいて訓練された小言語モデル(SLM)と比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T10:45:25Z)
• Do LLMs Understand Social Knowledge? Evaluating the Sociability of Large Language Models with SocKET Benchmark [14.922083834969323]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な構文、談話、推論タスクでうまく機能することが示されている。 我々は、社会知識をテストする58のNLPタスクを含む理論駆動型ベンチマーク「SocKET」を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T09:21:06Z)
• Can Large Language Models Be an Alternative to Human Evaluations? [80.81532239566992]
  大規模言語モデル(LLM)は、タスク命令のみを提供する場合、目に見えないタスクに対して例外的な性能を示す。 LLM評価の結果は、専門家による評価の結果と一致していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-03T07:28:50Z)
• Benchmarking Large Language Models for News Summarization [79.37850439866938]
  大規模言語モデル(LLM)は自動要約を約束しているが、その成功の背景にある理由はよく分かっていない。 LLMのゼロショット要約能力の鍵は、モデルサイズではなく、命令チューニングにある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-31T18:46:19Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。