論文の概要: Constructing Domain-Specific Evaluation Sets for LLM-as-a-judge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08808v3
• Date: Tue, 20 Aug 2024 02:32:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-21 18:50:03.404962
• Title: Constructing Domain-Specific Evaluation Sets for LLM-as-a-judge
• Title（参考訳）: LLM-as-a-judgeのためのドメイン特化評価セットの構築
• Authors: Ravi Raju, Swayambhoo Jain, Bo Li, Jonathan Li, Urmish Thakker,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は機械学習のランドスケープに革命をもたらしたが、現在のベンチマークは現実世界のアプリケーションでこれらのモデルの多様な振る舞いを捉えるのに不足していることが多い。 Alpaca-Eval 2.0 LC referenceubois2024length controlledalpacaevalsimpleway や Arena-Hard v0.1 citeli2024crowdsourced のような既存のフレームワークは、汎用的なクエリと法、医学、多言語コンテキストといったドメイン間の多様性の欠如によって制限されている。 LLM-asに適したドメイン固有の評価セットをキュレートする新しいデータパイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.980606104936365
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have revolutionized the landscape of machine learning, yet current benchmarks often fall short in capturing the diverse behavior of these models in real-world applications. A benchmark's usefulness is determined by its ability to clearly differentiate between models of varying capabilities (separability) and closely align with human preferences. Existing frameworks like Alpaca-Eval 2.0 LC \cite{dubois2024lengthcontrolledalpacaevalsimpleway} and Arena-Hard v0.1 \cite{li2024crowdsourced} are limited by their focus on general-purpose queries and lack of diversity across domains such as law, medicine, and multilingual contexts. In this paper, we address these limitations by introducing a novel data pipeline that curates diverse, domain-specific evaluation sets tailored for LLM-as-a-Judge frameworks. Our approach leverages a combination of manual curation, semi-supervised learning to generate clusters, and stratified sampling to ensure balanced representation across a wide range of domains and languages. The resulting evaluation set, which includes 1573 samples across 14 categories, demonstrates high separability (84\%) across ten top-ranked models, and agreement (84\%) with Chatbot Arena and (0.915) Spearman correlation. The agreement values are 9\% better than Arena Hard and 20\% better than AlpacaEval 2.0 LC, while the Spearman coefficient is 0.7 more than the next best benchmark, showcasing a significant improvement in the usefulness of the benchmark. We further provide an open-source evaluation tool that enables fine-grained analysis of model performance across user-defined categories, offering valuable insights for practitioners. This work contributes to the ongoing effort to enhance the transparency, diversity, and effectiveness of LLM evaluation methodologies.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は機械学習のランドスケープに革命をもたらしたが、現在のベンチマークは現実世界のアプリケーションでこれらのモデルの多様な振る舞いを捉えるのに不足していることが多い。 ベンチマークの有用性は、様々な能力(分離性)のモデルを明確に区別し、人間の好みと密接に一致させることによって決定される。 Alpaca-Eval 2.0 LC \cite{dubois2024length controlledalpacaevalsimpleway} や Arena-Hard v0.1 \cite{li2024crowdsourced} のような既存のフレームワークは、汎用的なクエリと法、医学、多言語コンテキストといったドメイン間の多様性の欠如によって制限されている。 本稿では,LLM-as-a-Judgeフレームワークに適した多種多様なドメイン固有の評価セットをキュレートする新しいデータパイプラインを導入することで,これらの制約に対処する。 提案手法では,手動キュレーション,半教師付き学習,クラスタ生成,階層化サンプリングを組み合わせることで,幅広いドメインや言語にまたがるバランスの取れた表現を確保する。 その結果、14のカテゴリにまたがる1573のサンプルを含む評価セットは、10の上位モデルに対して高い分離性 (84 %) を示し、Chatbot Arena と (0.915) スピアマン相関との一致 (84 %) を示す。 合意値は、AlpacaEval 2.0 LCより9倍、AlpacaEval 2.0 LCより20倍、Spearman係数は次のベストベンチマークより0.7倍、ベンチマークの有用性が大幅に向上したことを示している。 さらに、ユーザ定義カテゴリ間のモデルパフォーマンスのきめ細かい分析を可能にするオープンソースの評価ツールを提供し、実践者にとって貴重な洞察を提供する。 本研究は, LLM評価手法の透明性, 多様性, 有効性の向上に寄与する。

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