論文の概要: Compare without Despair: Reliable Preference Evaluation with Generation Separability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01878v1
• Date: Tue, 2 Jul 2024 01:37:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-03 17:03:34.761248
• Title: Compare without Despair: Reliable Preference Evaluation with Generation Separability
• Title（参考訳）: 絶望を伴わない比較:世代分離性を考慮した信頼性の高い選好評価
• Authors: Sayan Ghosh, Tejas Srinivasan, Swabha Swayamdipta,
• Abstract要約: テストインスタンスがペアの選好評価にどの程度適しているかを推定する尺度であるセパビリティ(Separability)を導入する。 候補テストインスタンスでは、セパビリティは1組のモデルから複数の世代をサンプリングし、2つの世代がどの程度区別可能であるかを測定する。 実験により、分離性が高いインスタンスは、人間と自動レーダの両方からより一貫した選好格付けが得られることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.50638483427141
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human evaluation of generated language through pairwise preference judgments is pervasive. However, under common scenarios, such as when generations from a model pair are very similar, or when stochastic decoding results in large variations in generations, it results in inconsistent preference ratings. We address these challenges by introducing a meta-evaluation measure, separability, which estimates how suitable a test instance is for pairwise preference evaluation. For a candidate test instance, separability samples multiple generations from a pair of models, and measures how distinguishable the two sets of generations are. Our experiments show that instances with high separability values yield more consistent preference ratings from both human- and auto-raters. Further, the distribution of separability allows insights into which test benchmarks are more valuable for comparing models. Finally, we incorporate separability into ELO ratings, accounting for how suitable each test instance might be for reliably ranking LLMs. Overall, separability has implications for consistent, efficient and robust preference evaluation of LLMs with both human- and auto-raters.
• Abstract（参考訳）: 一対の選好判断による生成言語の人間による評価は広範に行われている。 しかし、モデルペアから世代が非常に近い場合や、確率的復号化が世代の大きなバリエーションをもたらす場合など、一般的なシナリオでは、一貫性のない選好格付けが生じる。 テストインスタンスがペアの選好評価にどの程度適しているかを推定するメタ評価尺度であるセパビリティを導入することで、これらの課題に対処する。 候補テストインスタンスでは、セパビリティは1組のモデルから複数の世代をサンプリングし、2つの世代がどの程度区別可能であるかを測定する。 実験の結果,高い分離性値を持つインスタンスは,人間と自動レーダの両方からより一貫した選好格付けが得られることがわかった。 さらに、分離可能性の分布は、モデルを比較する上でどのテストベンチマークがより価値があるかについての洞察を可能にする。 最後に、各テストインスタンスがLLMを確実にランク付けするのにどの程度適しているかを考慮し、分離性をELO評価に組み込む。 全体として、分離性は、人間とオートレーダの両方によるLCMの一貫性、効率的、堅牢な選好評価に影響を及ぼす。

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