論文の概要: Eliciting Informative Text Evaluations with Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15077v4
- Date: Mon, 2 Sep 2024 20:25:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-04 18:11:10.922555
- Title: Eliciting Informative Text Evaluations with Large Language Models
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたインフォーマティブテキスト評価の緩和
- Authors: Yuxuan Lu, Shengwei Xu, Yichi Zhang, Yuqing Kong, Grant Schoenebeck,
- Abstract要約: 生成的ピア予測機構(GPPM)と生成的シンプシスピア予測機構(GSPPM)の2つのメカニズムを導入する。
我々は,この機構がベイズ・ナッシュ均衡(近似)として高い努力と真理を動機付けることができることを示した。
ICLRデータセットでは、人間によるレビュー、GPT-4生成レビュー、GPT-3.5生成レビューの3つの品質レベルを、期待されるスコアの観点から区別することが可能です。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.176332393753906
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Peer prediction mechanisms motivate high-quality feedback with provable guarantees. However, current methods only apply to rather simple reports, like multiple-choice or scalar numbers. We aim to broaden these techniques to the larger domain of text-based reports, drawing on the recent developments in large language models. This vastly increases the applicability of peer prediction mechanisms as textual feedback is the norm in a large variety of feedback channels: peer reviews, e-commerce customer reviews, and comments on social media. We introduce two mechanisms, the Generative Peer Prediction Mechanism (GPPM) and the Generative Synopsis Peer Prediction Mechanism (GSPPM). These mechanisms utilize LLMs as predictors, mapping from one agent's report to a prediction of her peer's report. Theoretically, we show that when the LLM prediction is sufficiently accurate, our mechanisms can incentivize high effort and truth-telling as an (approximate) Bayesian Nash equilibrium. Empirically, we confirm the efficacy of our mechanisms through experiments conducted on two real datasets: the Yelp review dataset and the ICLR OpenReview dataset. We highlight the results that on the ICLR dataset, our mechanisms can differentiate three quality levels -- human-written reviews, GPT-4-generated reviews, and GPT-3.5-generated reviews in terms of expected scores. Additionally, GSPPM penalizes LLM-generated reviews more effectively than GPPM.
- Abstract（参考訳）: ピア予測機構は、証明可能な保証で高品質なフィードバックを動機付ける。
しかし、現在の手法は、多重選択やスカラー数のような比較的単純なレポートにのみ適用される。
我々は,これらの手法をテキストベースレポートの大規模領域に拡張することを目指しており,近年の大規模言語モデルの発展を反映している。
これは、ピアレビュー、eコマースの顧客レビュー、ソーシャルメディアへのコメントなど、さまざまなフィードバックチャネルにおいて、テキストフィードバックが標準となっているため、ピア予測メカニズムの適用性を大幅に向上させる。
本稿では,GPPM(Generative Peer Prediction Mechanism)とGSPPM(Generative Synopsis Peer Prediction Mechanism)の2つのメカニズムを紹介する。
これらのメカニズムはLSMを予測因子として利用し、あるエージェントのレポートから仲間のレポートの予測にマッピングする。
理論的には、LLM予測が十分正確であれば、我々のメカニズムは(近似)ベイズナッシュ平衡として高い努力と真理を動機付けることができる。
実験により,Yelp レビューデータセットと ICLR OpenReview データセットという,2つの実際のデータセットで実施した実験を通じて,我々のメカニズムの有効性を確認した。
ICLRデータセットでは、人間によるレビュー、GPT-4生成レビュー、GPT-3.5生成レビューの3つの品質レベルを、期待されるスコアの観点から区別することが可能です。
さらに、GSPPMはLPM生成レビューをGPPMよりも効果的にペナルティ化する。
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