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。
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