論文の概要: Leveraging LLMs for Dialogue Quality Measurement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17304v1
• Date: Tue, 25 Jun 2024 06:19:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 15:31:28.544935
• Title: Leveraging LLMs for Dialogue Quality Measurement
• Title（参考訳）: 対話品質測定のためのLLMの活用
• Authors: Jinghan Jia, Abi Komma, Timothy Leffel, Xujun Peng, Ajay Nagesh, Tamer Soliman, Aram Galstyan, Anoop Kumar,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、NLPタスク全体で堅牢なゼロショットと少数ショットの機能を提供する。 モデルサイズ,文脈内例,選択手法などの操作要因を考察し,CoT推論とラベル抽出手法について検討する。 この結果から,適切な微調整と十分な推論能力を有するLCMを自動対話評価に活用できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.046917937460798
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In task-oriented conversational AI evaluation, unsupervised methods poorly correlate with human judgments, and supervised approaches lack generalization. Recent advances in large language models (LLMs) show robust zeroshot and few-shot capabilities across NLP tasks. This paper explores using LLMs for automated dialogue quality evaluation, experimenting with various configurations on public and proprietary datasets. Manipulating factors such as model size, in-context examples, and selection techniques, we examine "chain-of-thought" (CoT) reasoning and label extraction procedures. Our results show that (1) larger models yield more accurate dialogue labels; (2) algorithmic selection of in-context examples outperforms random selection; (3) CoT reasoning where an LLM is asked to provide justifications before outputting final labels improves performance; and (4) fine-tuned LLMs outperform out-of-the-box ones. Our results indicate that LLMs that are suitably fine-tuned and have sufficient reasoning capabilities can be leveraged for automated dialogue evaluation.
• Abstract（参考訳）: タスク指向の会話型AI評価では、教師なし手法は人間の判断と相関が低く、教師なし手法には一般化が欠如している。 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、NLPタスクにまたがる堅牢なゼロショットと少数ショット機能を示している。 本稿では,LLMを用いた対話品質の自動評価について検討し,パブリックデータセットとプロプライエタリデータセットの様々な構成を試行する。 モデルサイズ,文脈内例,選択手法などの操作要因を考察し,CoT推論とラベル抽出手法について検討する。 その結果,(1)より大きなモデルではより正確な対話ラベルが得られ,(2)文脈内サンプルのアルゴリズム的選択はランダム選択よりも優れ,(3)最終ラベルを出力する前にLLMに正当化を与えるよう依頼されたCoT推論は性能を向上し,(4)微調整のLLMはアウトオブボックスラベルよりも優れていた。 この結果から,適切な微調整と十分な推論能力を有するLCMを自動対話評価に活用できることが示唆された。

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