論文の概要: On the Adversarial Vulnerability of Pairwise Evaluation Using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12319v2
• Date: Thu, 03 Oct 2024 09:38:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-04 23:30:28.325999
• Title: On the Adversarial Vulnerability of Pairwise Evaluation Using Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたペアワイズ評価の敵対的脆弱性について
• Authors: Hawon Jeong, ChaeHun Park, Jimin Hong, Jaegul Choo,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) を用いたペアワイズ評価は, 出力評価に広く採用されている。 評価設定自体が、ペアワイズ評価器がポイントワイズ評価器よりも望ましくない傾向を示す場合、バイアスを大幅に増幅できることがわかった。 また, 簡単な治療法として, ポイントワイズ推論をペアワイズ評価に取り入れることを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.54783419675456
• License:
• Abstract: Pairwise evaluation using large language models (LLMs) is widely adopted for evaluating generated outputs. However, the reliability of LLM evaluators is often compromised by their biased preferences, such as favoring verbosity and an authoritative tone. In this work, we find that the evaluation setup itself can significantly amplify these biases, where pairwise evaluators exhibit more undesirable tendencies than pointwise evaluators. Our analysis further reveals that even when pairwise evaluators make incorrect judgments, they can still accurately identify shortcomings in low-quality outputs. As a simple remedy, we also propose incorporating pointwise reasoning into pairwise evaluation. Experimental results show that our method improves the performance of pairwise evaluators on adversarial samples across various models. We hope our findings encourage further exploration into the reliability of LLM evaluators.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) を用いたペアワイズ評価は, 出力評価に広く採用されている。 しかしながら、LLM評価者の信頼性は、冗長性や権威的なトーンを好むなど、偏見のある好みによって損なわれることが多い。 本研究では,評価装置自体がこれらのバイアスを著しく増幅し,ペアワイズ評価器の方がポイントワイズ評価器よりも望ましくない傾向を示すことを示した。 さらに分析の結果,ペア評価者が誤った判断を下しても,低品質出力における欠点を正確に識別できることが判明した。 また, 簡単な治療法として, ポイントワイズ推論をペアワイズ評価に取り入れることを提案する。 実験結果から, 種々のモデルを対象とした対方向評価器の性能向上が得られた。 LLM評価器の信頼性のさらなる探究が期待できる。

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