論文の概要: A LLM-Based Ranking Method for the Evaluation of Automatic Counter-Narrative Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15227v2
• Date: Fri, 04 Oct 2024 13:15:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-07 18:20:09.102437
• Title: A LLM-Based Ranking Method for the Evaluation of Automatic Counter-Narrative Generation
• Title（参考訳）: 自動カウンタ・ナラレーティブ生成評価のためのLLMに基づくランク付け法
• Authors: Irune Zubiaga, Aitor Soroa, Rodrigo Agerri,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Model (LLM) を用いた対数ナラティブ(CN)生成の評価手法を提案する。 従来の自動指標は, 人間の判断と相関が低く, 生成したCNと人間の知覚との微妙な関係を捉えることができないことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.064465097974836
• License:
• Abstract: This paper proposes a novel approach to evaluate Counter Narrative (CN) generation using a Large Language Model (LLM) as an evaluator. We show that traditional automatic metrics correlate poorly with human judgements and fail to capture the nuanced relationship between generated CNs and human perception. To alleviate this, we introduce a model ranking pipeline based on pairwise comparisons of generated CNs from different models, organized in a tournament-style format. The proposed evaluation method achieves a high correlation with human preference, with a $\rho$ score of 0.88. As an additional contribution, we leverage LLMs as zero-shot CN generators and provide a comparative analysis of chat, instruct, and base models, exploring their respective strengths and limitations. Through meticulous evaluation, including fine-tuning experiments, we elucidate the differences in performance and responsiveness to domain-specific data. We conclude that chat-aligned models in zero-shot are the best option for carrying out the task, provided they do not refuse to generate an answer due to security concerns.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Large Language Model (LLM) を用いた対数ナラティブ(CN)生成の評価手法を提案する。 従来の自動指標は, 人間の判断と相関が低く, 生成したCNと人間の知覚との微妙な関係を捉えることができないことを示す。 これを軽減するために,トーナメント形式で編成された異なるモデルから生成されたCNのペアワイズ比較に基づくモデルランキングパイプラインを導入する。 提案手法は人選好と高い相関性を示し,そのスコアは0.88ドルである。 さらなる貢献として、ゼロショットCNジェネレータとしてLLMを活用し、チャット、インストラクション、ベースモデルの比較分析を行い、それぞれの強みと限界を探索する。 微調整実験を含む精巧な評価により、ドメイン固有のデータに対する性能と応答性の違いを解明する。 ゼロショットでのチャットアライメントモデルは,セキュリティ上の懸念から回答を得られないのであれば,タスクを実行する上で最善の選択肢である,と結論付けている。

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