論文の概要: DnA-Eval: Enhancing Large Language Model Evaluation through Decomposition and Aggregation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15329v3
- Date: Sun, 08 Dec 2024 21:41:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-10 14:49:49.143953
- Title: DnA-Eval: Enhancing Large Language Model Evaluation through Decomposition and Aggregation
- Title（参考訳）: DnA-Eval:分解と集約による大規模言語モデル評価の強化
- Authors: Minzhi Li, Zhengyuan Liu, Shumin Deng, Shafiq Joty, Nancy F. Chen, Min-Yen Kan,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)はスケーラブルで経済的な評価指標である。
これらの評価者がどの程度信頼できるかという問題は、重要な研究課題として浮上している。
本稿では,デコンプリートとアグリゲートを提案し,その評価プロセスを教育実践に基づいて異なる段階に分解する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.81096662788254
- License:
- Abstract: The acceleration of Large Language Models (LLMs) research has opened up new possibilities for evaluating generated texts. They serve as scalable and economical evaluators, but the question of how reliable these evaluators are has emerged as a crucial research question. Prior research efforts in the meta-evaluation of LLMs as judges limit the prompting of an LLM to a single use to obtain a final evaluation decision. They then compute the agreement between LLMs' outputs and human labels. This lacks interpretability in understanding the evaluation capability of LLMs. In light of this challenge, we propose Decompose and Aggregate, which breaks down the evaluation process into different stages based on pedagogical practices. Our experiments illustrate that it not only provides a more interpretable window for how well LLMs evaluate, but also leads to improvements up to 39.6% for different LLMs on a variety of meta-evaluation benchmarks.
- Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)研究の加速により、生成されたテキストを評価する新たな可能性が生まれた。
それらはスケーラブルで経済的な評価者として機能するが、これらの評価者がどの程度信頼できるかという問題は重要な研究課題として浮上している。
審査員としてのLCMのメタ評価における先行研究は、LCMの推進を単一の用途に制限し、最終的な評価決定を得る。
すると、LLMの出力と人間のラベルとの合意を計算する。
これはLLMの評価能力を理解する上での解釈可能性に欠ける。
この課題を踏まえて、我々は、評価プロセスを教育実践に基づいて異なる段階に分解するDecompose and Aggregateを提案する。
実験の結果,LLM の評価精度が向上するだけでなく,様々なメタ評価ベンチマークの異なる LLM に対して 39.6% の改善がもたらされた。
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