論文の概要: On the Benchmarking of LLMs for Open-Domain Dialogue Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03841v1
• Date: Thu, 4 Jul 2024 11:14:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 18:22:43.823872
• Title: On the Benchmarking of LLMs for Open-Domain Dialogue Evaluation
• Title（参考訳）: オープンドメイン対話評価のためのLLMのベンチマークについて
• Authors: John Mendonça, Alon Lavie, Isabel Trancoso,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理タスクにおいて顕著な機能を示した。 本稿では,現在の評価ベンチマークを批判的に検討し,従来の応答生成器の使用と品質面が,現代のチャットボットの機能を正確に反映できないことを強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.672875654352689
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have showcased remarkable capabilities in various Natural Language Processing tasks. For automatic open-domain dialogue evaluation in particular, LLMs have been seamlessly integrated into evaluation frameworks, and together with human evaluation, compose the backbone of most evaluations. However, existing evaluation benchmarks often rely on outdated datasets and evaluate aspects like Fluency and Relevance, which fail to adequately capture the capabilities and limitations of state-of-the-art chatbot models. This paper critically examines current evaluation benchmarks, highlighting that the use of older response generators and quality aspects fail to accurately reflect modern chatbot capabilities. A small annotation experiment on a recent LLM-generated dataset (SODA) reveals that LLM evaluators such as GPT-4 struggle to detect actual deficiencies in dialogues generated by current LLM chatbots.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理タスクにおいて顕著な機能を示した。 特にオープンドメインの自動対話評価において,LLMは評価フレームワークにシームレスに統合され,人間による評価とともに,ほとんどの評価のバックボーンを構成する。 しかし、既存の評価ベンチマークは、しばしば時代遅れのデータセットに依存し、FluencyやRelevanceのようなアスペクトを評価する。 本稿では,現在の評価ベンチマークを批判的に検討し,従来の応答生成器の使用と品質面が,現代のチャットボットの機能を正確に反映できないことを強調した。 最近のLSM生成データセット(SODA)における小さなアノテーション実験により、GPT-4のようなLCM評価器は、現在のLSMチャットボットが生成する対話における実際の欠陥を検出するのに苦労していることが明らかになった。

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