Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing Trust in LLMs: Algorithms for Comparing and Interpreting LLMs

論文の概要: Enhancing Trust in LLMs: Algorithms for Comparing and Interpreting LLMs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01943v1
Date: Tue, 4 Jun 2024 03:54:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-05 20:03:30.964358
Title: Enhancing Trust in LLMs: Algorithms for Comparing and Interpreting LLMs
Title（参考訳）: LLMにおける信頼を高める: LLMの比較と解釈のためのアルゴリズム
Authors: Nik Bear Brown,
Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の信頼性と理解を高めるための評価手法について検討する。主な評価指標は、パープレキシティ測定、NLPメトリクス(BLEU, ROUGE, METEOR, BERTScore, GLEU, Word Error Rate, character Error Rate), Zero-Shot and Few-Shot Learning Performance, Transfer Learning Evaluation, Adversarial Testing, Fairness and Bias Evaluationである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0878040851638
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper surveys evaluation techniques to enhance the trustworthiness and understanding of Large Language Models (LLMs). As reliance on LLMs grows, ensuring their reliability, fairness, and transparency is crucial. We explore algorithmic methods and metrics to assess LLM performance, identify weaknesses, and guide development towards more trustworthy applications. Key evaluation metrics include Perplexity Measurement, NLP metrics (BLEU, ROUGE, METEOR, BERTScore, GLEU, Word Error Rate, Character Error Rate), Zero-Shot and Few-Shot Learning Performance, Transfer Learning Evaluation, Adversarial Testing, and Fairness and Bias Evaluation. We introduce innovative approaches like LLMMaps for stratified evaluation, Benchmarking and Leaderboards for competitive assessment, Stratified Analysis for in-depth understanding, Visualization of Blooms Taxonomy for cognitive level accuracy distribution, Hallucination Score for quantifying inaccuracies, Knowledge Stratification Strategy for hierarchical analysis, and Machine Learning Models for Hierarchy Generation. Human Evaluation is highlighted for capturing nuances that automated metrics may miss. These techniques form a framework for evaluating LLMs, aiming to enhance transparency, guide development, and establish user trust. Future papers will describe metric visualization and demonstrate each approach on practical examples.
Abstract（参考訳）: 本稿では,Large Language Models (LLM) の信頼性と理解を高めるための評価手法について検討する。 LLMへの依存が高まるにつれて、信頼性、公平性、透明性の確保が重要になります。 LLMの性能を評価し、弱点を特定し、より信頼性の高いアプリケーションに向けた開発を導くアルゴリズム手法とメトリクスについて検討する。主な評価指標は、パープレキシティ測定、NLPメトリクス(BLEU, ROUGE, METEOR, BERTScore, GLEU, Word Error Rate, character Error Rate), Zero-Shot and Few-Shot Learning Performance, Transfer Learning Evaluation, Adversarial Testing, Fairness and Bias Evaluationである。階層化評価のためのLCMMaps、競争評価のためのベンチマークとリーダーボード、深い理解のための階層分析、認知レベルの精度分布のためのブルーム分類の可視化、不正確性の定量化のための幻覚スコア、階層分析のための知識階層化戦略、階層生成のための機械学習モデルを導入する。自動メトリクスが見逃す可能性のあるニュアンスをキャプチャするために、ヒューマン評価が強調される。これらの技術は、透明性を高め、開発をガイドし、ユーザ信頼を確立することを目的として、LCMを評価するためのフレームワークを形成する。今後の論文では、メトリクスの可視化について記述し、実例でそれぞれのアプローチを実証する。

関連論文リスト

PertEval: Unveiling Real Knowledge Capacity of LLMs with Knowledge-Invariant Perturbations [22.011216436252845]
本稿では,大言語モデルの知識能力の詳細な探索を行うツールキットPertEvalを提案する。 PertEvalは、静的ベンチマークからオンザフライテストサンプルを生成するために、人間のような再配置技術を使用している。 PertEval は,どのベンチマークと併用しても LLM の真の知識能力を明らかにする重要なツールとして機能することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-30T06:38:32Z)
Decompose and Aggregate: A Step-by-Step Interpretable Evaluation Framework [75.81096662788254]
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。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-24T08:12:30Z)
Comprehensive Reassessment of Large-Scale Evaluation Outcomes in LLMs: A Multifaceted Statistical Approach [64.42462708687921]
評価の結果、スケーリング、トレーニングタイプ、アーキテクチャなどの要因がLLMのパフォーマンスに大きな影響を与えていることが明らかになった。本研究は, これらのLCMの徹底的な再検討に着手し, 現状評価手法における不整合性に着目した。これには、ANOVA、Tukey HSDテスト、GAMM、クラスタリング技術などが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-22T14:47:35Z)
TrustScore: Reference-Free Evaluation of LLM Response Trustworthiness [58.721012475577716]
大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域にまたがる印象的な能力を示しており、その実践的応用が急増している。本稿では,行動整合性の概念に基づくフレームワークであるTrustScoreを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-19T21:12:14Z)
The Generative AI Paradox on Evaluation: What It Can Solve, It May Not Evaluate [17.77014177096838]
本稿では,ジェネレーションタスクにおけるLarge Language Models (LLMs) が同等に評価できるという仮定を考察する。質問応答(QA)における3つのLLMと1つのオープンソースLMの性能評価と,TriviaQAデータセットを用いた評価課題について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-09T06:16:08Z)
Evaluating Large Language Models at Evaluating Instruction Following [54.49567482594617]
我々は,命令追従出力の識別におけるLLM評価器の能力をテストするために,挑戦的なメタ評価ベンチマーク LLMBar を導入する。異なる評価器がLLMBarに対して異なる性能を示し、最高の評価器でさえ改善の余地があることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-11T16:38:11Z)
ALLURE: Auditing and Improving LLM-based Evaluation of Text using Iterative In-Context-Learning [7.457517083017178]
大規模言語モデル(LLM)は、人間やAIが生成するテキストの評価に使用される。実用性にもかかわらず、LSMは異なる障害モードを示し、徹底的な監査とテキスト評価機能の改善が必要である。ここでは、大規模な言語モデルを理解するための体系的なアプローチであるALLUREを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-24T17:15:58Z)
From Quantity to Quality: Boosting LLM Performance with Self-Guided Data Selection for Instruction Tuning [52.257422715393574]
本稿では,Large Language Models (LLMs) の自己誘導手法を導入し,オープンソースデータセットからサクラサンプルを自動識別し,選択する。我々の重要な革新である命令追従困難度(IFD)メトリックは、モデルが期待する応答と本質的な生成能力の相違を識別するための重要な指標として現れます。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-23T09:45:29Z)
KoLA: Carefully Benchmarking World Knowledge of Large Language Models [87.96683299084788]
我々は知識指向LLMアセスメントベンチマーク(KoLA)を構築した。人間の認知を模倣して、知識関連能力の4段階の分類を形成し、19ドルのタスクをカバーします。私たちは、LLMによって事前訓練されたコーパスであるウィキペディアと、継続的に収集された新興コーパスを使用して、目に見えないデータや進化する知識を扱う能力を評価します。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-15T17:20:46Z)

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。