論文の概要: Judging the Judges: A Systematic Investigation of Position Bias in Pairwise Comparative Assessments by LLMs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07791v1
- Date: Wed, 12 Jun 2024 01:12:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-13 20:46:21.681338
- Title: Judging the Judges: A Systematic Investigation of Position Bias in Pairwise Comparative Assessments by LLMs
- Title（参考訳）: 審査員の判断:LLMによるペアワイズ比較評価における位置バイアスの体系的調査
- Authors: Lin Shi, Weicheng Ma, Soroush Vosoughi,
- Abstract要約: 本研究では,反復的整合性,位置整合性,位置整合性などの指標を用いて位置バイアスを定量化する枠組みを開発した。
我々はMTBenchベンチマークとDevBenchベンチマークから22タスクにわたる9つの判断モデルと40近い回答生成モデルを用いて実験を行い、約80,000の評価インスタンスを生成する。
本研究は,位置バイアスを理解するための新しい概念を導入し,評価のための多次元フレームワークを提供することによって,この分野に大きく貢献する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.65244816938028
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: LLM-as-a-Judge offers a promising alternative to human judges across various tasks, yet inherent biases, particularly position bias - a systematic preference for answers based on their position in the prompt - compromise its effectiveness. Our study investigates this issue by developing a framework to systematically study and quantify position bias using metrics such as repetitional consistency, positional consistency, and positional fairness. We conduct experiments with 9 judge models across 22 tasks from the MTBench and DevBench benchmarks and nearly 40 answer-generating models, generating approximately 80,000 evaluation instances. This comprehensive assessment reveals significant variations in bias across judges and tasks. Although GPT-4 often excels in positional consistency and fairness, some more cost-effective models perform comparably or even better in specific tasks, highlighting essential trade-offs between consistency, fairness, and cost. Our results also demonstrate high consistency of judgment across repetitions, confirming that position bias is not due to random variations. This research significantly contributes to the field by introducing new concepts for understanding position bias and providing a multi-dimensional framework for evaluation. These insights guide the selection of optimal judge models, enhance benchmark design, and lay the foundation for future research into effective debiasing strategies, ultimately enhancing the reliability of LLM evaluators.
- Abstract（参考訳）: LLM-as-a-Judgeは、様々なタスク、しかし固有のバイアス、特に位置バイアス(特に、プロンプトにおける彼らの位置に基づく回答の体系的な選好)に対する有望な代替手段を提供し、その効果を損なう。
本研究は,反復的整合性,位置整合性,位置整合性などの指標を用いて,位置バイアスを体系的に研究・定量化する枠組みを開発することにより,この問題を考察する。
我々はMTBenchベンチマークとDevBenchベンチマークから22タスクにわたる9つの判断モデルと40近い回答生成モデルを用いて実験を行い、約80,000の評価インスタンスを生成する。
この総合的な評価は、裁判官やタスク間でのバイアスの顕著な変化を明らかにします。
GPT-4は、しばしば位置整合性と公平性に優れるが、よりコスト効率の良いモデルでは、特定のタスクにおいて、整合性、公平性、コストの基本的なトレードオフを強調しながら、比較可能あるいはそれ以上に優れた性能を発揮する。
また, 位置偏差がランダムな変動によるものではないことを確認し, 繰り返しによる判定の整合性を示した。
本研究は,位置バイアスを理解するための新しい概念を導入し,評価のための多次元フレームワークを提供することによって,この分野に大きく貢献する。
これらの洞察は、最適な審査モデルの選択を導き、ベンチマーク設計を強化し、将来の効果的なデバイアスング戦略の研究の基礎を築き、最終的にLLM評価器の信頼性を高めます。
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