論文の概要: Auto Arena of LLMs: Automating LLM Evaluations with Agent Peer-battles and Committee Discussions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20267v3
• Date: Wed, 12 Jun 2024 15:53:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 22:05:02.863057
• Title: Auto Arena of LLMs: Automating LLM Evaluations with Agent Peer-battles and Committee Discussions
• Title（参考訳）: LLMのオートアリーナ:エージェントピアバスによるLCM評価の自動化と委員会ディスカッション
• Authors: Ruochen Zhao, Wenxuan Zhang, Yew Ken Chia, Deli Zhao, Lidong Bing,
• Abstract要約: LLM エージェントによる評価プロセス全体を自動化した LLM の自動アリーナを提案する。 最新のLLM17実験において,オートアリーナは人間の嗜好と最も高い相関関係を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.83767077859835
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As LLMs evolve on a daily basis, there is an urgent need for a trustworthy evaluation method that can provide robust evaluation results in a timely fashion. Currently, as static benchmarks are prone to contamination concerns, users tend to trust human voting platforms, such as Chatbot Arena. However, human annotations require extensive manual efforts. To provide an automatic, robust, and trustworthy evaluation framework, we innovatively propose the Auto-Arena of LLMs, which automates the entire evaluation process with LLM agents. Firstly, an examiner LLM devises queries. Then, a pair of candidate LLMs engage in a multi-round peer-battle around the query, during which the LLM's true performance gaps become visible. Finally, a committee of LLM judges collectively discuss and determine the winner, which alleviates bias and promotes fairness. In our extensive experiment on the 17 newest LLMs, Auto-Arena shows the highest correlation with human preferences, providing a promising alternative to human evaluation platforms.
• Abstract（参考訳）: LLMが日常的に進化するにつれて、信頼できる評価方法が緊急に必要であり、安定した評価結果をタイムリーに提供できる。 現在、静的ベンチマークは汚染の懸念があるため、ユーザーはChatbot Arenaのような人間の投票プラットフォームを信頼する傾向にある。 しかし、人間のアノテーションは広範囲の手作業を必要とする。 自動的かつ堅牢で信頼性の高い評価フレームワークとして,LLMエージェントによる評価プロセス全体を自動化したLLMの自動アリーナを革新的に提案する。 まず、検査者LLMがクエリを考案する。 次に、LLM候補のペアがクエリの周りで複数ラウンドのピアバトルを行い、その間にLLMの真のパフォーマンスギャップが見えてくる。 最後に、LLM審査員の委員会は、偏見を緩和し公平性を促進する勝者をまとめて議論し、決定する。 最新のLLM17の広範な実験において、Auto-Arenaは人間の嗜好と最も高い相関を示し、人間の評価プラットフォームに代わる有望な代替手段を提供する。

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