論文の概要: Finding Blind Spots in Evaluator LLMs with Interpretable Checklists

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13439v1
• Date: Wed, 19 Jun 2024 10:59:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-21 20:03:05.387923
• Title: Finding Blind Spots in Evaluator LLMs with Interpretable Checklists
• Title（参考訳）: 解釈チェックリストを用いた評価器LLMにおけるブラインドスポットの探索
• Authors: Sumanth Doddapaneni, Mohammed Safi Ur Rahman Khan, Sshubam Verma, Mitesh M. Khapra,
• Abstract要約: テキスト生成タスクにおける評価器として,Large Language Models (LLMs) の有効性を検討する。 我々は,4つの重要な能力を評価する上で,評価用LLMの習熟度を評価するための新しいフレームワークであるFBIを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.381287828102995
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are increasingly relied upon to evaluate text outputs of other LLMs, thereby influencing leaderboards and development decisions. However, concerns persist over the accuracy of these assessments and the potential for misleading conclusions. In this work, we investigate the effectiveness of LLMs as evaluators for text generation tasks. We propose FBI, a novel framework designed to examine the proficiency of Evaluator LLMs in assessing four critical abilities in other LLMs: factual accuracy, instruction following, coherence in long-form writing, and reasoning proficiency. By introducing targeted perturbations in answers generated by LLMs, that clearly impact one of these key capabilities, we test whether an Evaluator LLM can detect these quality drops. By creating a total of 2400 perturbed answers covering 22 perturbation categories, we conduct a comprehensive study using different evaluation strategies on five prominent LLMs commonly used as evaluators in the literature. Our findings reveal significant shortcomings in current Evaluator LLMs, which failed to identify quality drops in over 50\% of cases on average. Single-answer and pairwise evaluations demonstrated notable limitations, whereas reference-based evaluations showed comparatively better performance. These results underscore the unreliable nature of current Evaluator LLMs and advocate for cautious implementation in practical applications. Code and data are available at https://github.com/AI4Bharat/FBI.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、他のLLMのテキスト出力を評価するためにますます頼りになってきているため、リーダーボードや開発決定に影響を与える。 しかし、これらの評価の正確さと、誤解を招く結論の可能性を懸念している。 本研究では,テキスト生成タスクにおける評価器としてのLLMの有効性について検討する。 我々は,他のLLMの4つの重要な能力(事実の正確性,指示の追従,長文のコヒーレンス,推論の習熟度)を評価する上で,評価用LLMの習熟度を評価するために設計された新しいフレームワークであるFBIを提案する。 LLMが生成する回答に目標摂動を導入することで、これらの重要な機能の1つに明らかな影響を与え、評価器LLMがこれらの品質低下を検出できるかどうかを検証する。 22の摂動カテゴリをカバーする2400の摂動回答を作成することで、文献で一般的に用いられる5つのLLMの異なる評価戦略を用いて総合的な研究を行う。 以上の結果より, 平均50%以上の症例において, 品質低下の判定に失敗し, 現状のLCMでは重大な欠陥がみられた。 単問合せ評価とペア評価は顕著な限界を示し,参照ベース評価は比較的優れた性能を示した。 これらの結果は、現在の評価器LLMの信頼性の低い性質と、実用的な応用における慎重な実装の提唱を裏付けるものである。 コードとデータはhttps://github.com/AI4Bharat/FBIで公開されている。

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