論文の概要: LLM as a Scorer: The Impact of Output Order on Dialogue Evaluation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02863v1
- Date: Wed, 5 Jun 2024 02:25:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-06 22:26:58.658597
- Title: LLM as a Scorer: The Impact of Output Order on Dialogue Evaluation
- Title（参考訳）: スコーラとしてのLLM:対話評価における出力順序の影響
- Authors: Yi-Pei Chen, KuanChao Chu, Hideki Nakayama,
- Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)を用いた対話評価における即時設計の効果について検討する。
理由と得点の順序はLLMのスコアに大きく影響し,「理性優先」アプローチによりより包括的評価が得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.38671584773247
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This research investigates the effect of prompt design on dialogue evaluation using large language models (LLMs). While LLMs are increasingly used for scoring various inputs, creating effective prompts for dialogue evaluation remains challenging due to model sensitivity and subjectivity in dialogue assessments. Our study experimented with different prompt structures, altering the sequence of output instructions and including explanatory reasons. We found that the order of presenting reasons and scores significantly influences LLMs' scoring, with a "reason-first" approach yielding more comprehensive evaluations. This insight is crucial for enhancing the accuracy and consistency of LLM-based evaluations.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)を用いた対話評価における即時設計の効果について検討する。
LLMは様々な入力のスコアリングにますます利用されているが、対話評価におけるモデル感度と主観性のため、効果的な対話評価のプロンプトを作成することは依然として困難である。
本研究は、異なるプロンプト構造を用いて、出力命令の順序を変更し、説明的理由を含む実験を行った。
理由と得点の順序はLLMのスコアに大きく影響し,「理性優先」アプローチによりより包括的評価が得られた。
この知見はLLMに基づく評価の精度と一貫性を高めるために重要である。
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