論文の概要: Aligning Model Evaluations with Human Preferences: Mitigating Token Count Bias in Language Model Assessments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12847v1
• Date: Fri, 5 Jul 2024 09:26:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 08:28:07.063076
• Title: Aligning Model Evaluations with Human Preferences: Mitigating Token Count Bias in Language Model Assessments
• Title（参考訳）: 人間の嗜好を考慮したモデル評価の調整:言語モデルアセスメントにおけるToken Count Biasの緩和
• Authors: Roland Daynauth, Jason Mars,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルと人的評価を協調させる手法について検討する。 我々はこのバイアスを定量化するためにベイズ統計とt検定を用い、GPTScorerを調整するための再校正手順を開発した。 以上の結果から,再校正したLCM評価器と,複数のユースケースにおけるヒト評価との整合性は有意に改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1370543868467275
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The SLAM paper demonstrated that on-device Small Language Models (SLMs) are a viable and cost-effective alternative to API-based Large Language Models (LLMs), such as OpenAI's GPT-4, offering comparable performance and stability. However, SLAM also identified discrepancies between human preferences and traditional auto-evaluators. This follow-up paper explores methods to align LLM evaluator preferences with human evaluations by addressing biases, particularly toward higher token counts. We employed Bayesian statistics and a t-test to quantify this bias and developed a recalibration procedure to adjust the GPTScorer. Our findings significantly improve aligning the recalibrated LLM evaluator with human evaluations across multiple use cases. For instance, spearman's ranking correlation score in the Recommendation use case improved from -27.27 to 44.55. These results highlight the importance of accounting for biases in automated evaluations to ensure fair and accurate model assessments. The recalibration process enhances the reliability of automated evaluators, leading to better AI models that align with human values and expectations. This study provides a robust methodology for future research into bias correction and emphasizes the feasibility and benefits of developing human-aligned AI evaluation systems.
• Abstract（参考訳）: SLAMの論文は、SLM(Small Language Models)がAPIベースのLarge Language Models(LLM)の代替として実現可能で費用対効果があることを示した。 しかし、SLAMはまた、人間の嗜好と従来の自己評価との違いも特定した。 本稿では,LLM評価器の選好と人間の評価との整合性について,特に高いトークン数に向けて,バイアスに対処して検討する。 我々はこのバイアスを定量化するためにベイズ統計とt検定を用い、GPTScorerを調整するための再校正手順を開発した。 以上の結果から,再校正したLCM評価器と,複数のユースケースにおけるヒト評価との整合性は有意に改善した。 例えば、レコメンデーションユースケースにおけるスピアマンのランキング相関スコアは、-27.27から44.55に改善された。 これらの結果は、公正で正確なモデル評価を保証するために、自動評価におけるバイアスの考慮の重要性を強調している。 リカレーションプロセスは、自動評価器の信頼性を高め、人間の価値と期待に合わせたAIモデルを改善する。 この研究は、将来のバイアス補正研究のための堅牢な方法論を提供し、人間と協調したAI評価システムの実現可能性とメリットを強調している。

関連論文リスト

• Fairer Preferences Elicit Improved Human-Aligned Large Language Model Judgments [41.25558612970942]
  大規模言語モデル (LLMs) が優先バイアスを示し, 設計に敏感であることを示す。 この現象に触発された自動ゼロショット評価指向のプロンプト最適化フレームワークZEPOを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T09:48:53Z)
• Aligning with Human Judgement: The Role of Pairwise Preference in Large Language Model Evaluators [48.54465599914978]
  大規模言語モデル(LLM)は、生成された自然言語の品質を評価する上で有望な能力を示している。 LLMは依然として評価のバイアスを示しており、人間の評価と整合したコヒーレントな評価を生成するのに苦労することが多い。 Pairwise-preference Search (PairS)は、LLMを用いてペア比較を行い、候補テキストを効率よくランク付けする不確実性誘導探索手法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-25T17:11:28Z)
• LLMs as Narcissistic Evaluators: When Ego Inflates Evaluation Scores [23.568883428947494]
  本研究は,LMに基づく評価指標が,要約タスクの文脈において,それぞれの基盤となるLMに対して有利なバイアスを示すかどうかを考察する。 以上の結果から, 金のサマリーを活用せずに, 基準のない手法で評価指標を用いた場合, 特に有意なバイアスがみられた。 これらの結果は、生成的評価モデルによって提供される評価は、本質的なテキスト品質を超える要因に影響される可能性があることを裏付けている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-16T10:43:26Z)
• QualEval: Qualitative Evaluation for Model Improvement [82.73561470966658]
  モデル改善のための手段として,自動定性評価による定量的スカラー指標を付加するQualEvalを提案する。 QualEvalは強力なLCM推論器と新しいフレキシブルリニアプログラミングソルバを使用して、人間の読みやすい洞察を生成する。 例えば、その洞察を活用することで、Llama 2モデルの絶対性能が最大15%向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-06T00:21:44Z)
• Don't Make Your LLM an Evaluation Benchmark Cheater [142.24553056600627]
  大規模言語モデル(LLM)は人工知能のフロンティアを大幅に進歩させ、モデルキャパシティを著しく向上させた。 モデル性能を評価するために, LLMの能力レベルを測定するための評価ベンチマークを構築するのが典型的な方法である。 評価ベンチマークを用いて不適切なリスクと影響について検討し,評価結果を誤って解釈する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-03T14:59:54Z)
• Calibrating LLM-Based Evaluator [92.17397504834825]
  マルチステージで勾配のないアプローチであるAutoCalibrateを提案し,LLMに基づく評価器を人間の好みに合わせて調整・調整する。 人間の嗜好を明示的にモデル化する代わりに、まず暗黙的に人間のラベルに含めます。 複数のテキスト品質評価データセットに関する実験は、校正による専門家評価との相関性を大幅に改善したことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-23T08:46:11Z)
• FLASK: Fine-grained Language Model Evaluation based on Alignment Skill Sets [69.91340332545094]
  FLASKは、人間に基づく評価とモデルに基づく評価の両方のためのきめ細かい評価プロトコルである。 モデル性能の全体像を得るためには,評価の微粒化が重要であることを実験的に観察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-20T14:56:35Z)
• Revisiting the Gold Standard: Grounding Summarization Evaluation with Robust Human Evaluation [136.16507050034755]
  要約のための既存の人間の評価研究は、アノテータ間の合意が低かったり、スケールが不十分だったりしている。 細粒度セマンティック・ユニットをベースとした改良された要約サリエンス・プロトコルであるAtomic Content Units (ACUs)を提案する。 ロバスト・サムライゼーション・アセスメント(RoSE)ベンチマークは,28の上位性能システム上で22,000の要約レベルのアノテーションからなる大規模な人的評価データセットである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-15T17:26:05Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。