論文の概要: Rethinking LLM-based Preference Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01085v1
• Date: Mon, 1 Jul 2024 08:37:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-03 22:19:31.938849
• Title: Rethinking LLM-based Preference Evaluation
• Title（参考訳）: LLMによる嗜好評価の再考
• Authors: Zhengyu Hu, Linxin Song, Jieyu Zhang, Zheyuan Xiao, Jingang Wang, Zhenyu Chen, Jieyu Zhao, Hui Xiong,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)に基づく嗜好評価は、モデル応答のペアを比較するために広く採用されている。 長大な応答に対する深刻なバイアスが観察されており、この評価手法の信頼性に対する懸念が高まっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.62663118795261
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, large language model (LLM)-based preference evaluation has been widely adopted to compare pairs of model responses. However, a severe bias towards lengthy responses has been observed, raising concerns about the reliability of this evaluation method. In this work, we designed a series of controlled experiments to study the major impacting factors of the metric of LLM-based preference evaluation, i.e., win rate, and conclude that the win rate is affected by two axes of model response: desirability and information mass, where the former is length-independent and related to trustworthiness, and the latter is length-dependent and can be represented by conditional entropy. We find that length impacts the existing evaluations by influencing information mass. However, a reliable evaluation metric should not only assess content quality but also ensure that the assessment is not confounded by extraneous factors such as response length. Therefore, we propose a simple yet effective adjustment, AdapAlpaca, to the existing practice of win rate measurement. Specifically, by adjusting the lengths of reference answers to match the test model's answers within the same interval, we debias information mass relative to length, ensuring a fair model evaluation.
• Abstract（参考訳）: 近年,大規模言語モデル(LLM)に基づく嗜好評価が,モデル応答のペアを比較するために広く採用されている。 しかし, 長大な応答に対する偏りが観察されており, この評価手法の信頼性への懸念が高まっている。 本研究では, LLMによる選好評価の指標,すなわち, 勝利率に影響を及ぼす要因を検討するための一連の制御実験を設計し, 勝利率は2軸のモデル応答によって影響を受けると結論付けた。 情報量に影響を与えることで,既存の評価に長さが影響していることが判明した。 しかし、信頼性の高い評価基準は、コンテンツ品質を評価するだけでなく、応答長などの外部要因によって評価が確立されないことを保証すべきである。 そこで本研究では,既存の利率測定の実践に対して,簡易かつ効果的な調整法であるAdapAlpacaを提案する。 具体的には,テストモデルの回答を同じ間隔で一致させるために基準回答の長さを調整することで,情報量と長さを相対的に偏り,公平なモデル評価を確実にする。

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