論文の概要: LalaEval: A Holistic Human Evaluation Framework for Domain-Specific Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13338v1
• Date: Fri, 23 Aug 2024 19:12:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-27 19:59:01.981497
• Title: LalaEval: A Holistic Human Evaluation Framework for Domain-Specific Large Language Models
• Title（参考訳）: LalaEval: ドメイン特有な大規模言語モデルのための全体論的人間評価フレームワーク
• Authors: Chongyan Sun, Ken Lin, Shiwei Wang, Hulong Wu, Chengfei Fu, Zhen Wang,
• Abstract要約: LalaEvalは、特定のドメイン内で標準化された人間の評価を行うための体系的な方法論を提供することによって、重要な研究ギャップを埋めることを目指している。 本稿では,ロジスティクス業界におけるフレームワークの適用例を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.002286552369069
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper introduces LalaEval, a holistic framework designed for the human evaluation of domain-specific large language models (LLMs). LalaEval proposes a comprehensive suite of end-to-end protocols that cover five main components including domain specification, criteria establishment, benchmark dataset creation, construction of evaluation rubrics, and thorough analysis and interpretation of evaluation outcomes. This initiative aims to fill a crucial research gap by providing a systematic methodology for conducting standardized human evaluations within specific domains, a practice that, despite its widespread application, lacks substantial coverage in the literature and human evaluation are often criticized to be less reliable due to subjective factors, so standardized procedures adapted to the nuanced requirements of specific domains or even individual organizations are in great need. Furthermore, the paper demonstrates the framework's application within the logistics industry, presenting domain-specific evaluation benchmarks, datasets, and a comparative analysis of LLMs for the logistics domain use, highlighting the framework's capacity to elucidate performance differences and guide model selection and development for domain-specific LLMs. Through real-world deployment, the paper underscores the framework's effectiveness in advancing the field of domain-specific LLM evaluation, thereby contributing significantly to the ongoing discussion on LLMs' practical utility and performance in domain-specific applications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,LalaEvalについて紹介する。LalaEvalは,ドメイン固有大言語モデル(LLM)の人間による評価を目的とした総合的なフレームワークである。 LalaEvalは、ドメイン仕様、基準設定、ベンチマークデータセットの作成、評価ルーブリックの構築、徹底的な分析と評価結果の解釈を含む5つの主要なコンポーネントをカバーする、エンドツーエンドプロトコルの包括的なスイートを提案する。 このイニシアチブは、特定のドメイン内で標準化された人的評価を行うための体系的な方法論を提供することによって、重要な研究ギャップを埋めることを目的としており、その適用範囲は広く、文献にかなりのカバレッジがなく、主観的な要因から人的評価の信頼性が低いと批判されることも多いため、特定のドメインや個々の組織が不適切な要求に適応した標準化手続きが望まれている。 さらに、ロジスティクス業界におけるフレームワークの適用例を示し、ドメイン固有の評価ベンチマーク、データセット、およびロジスティクスドメイン用LLMの比較分析を行い、パフォーマンスの違いを解明し、ドメイン固有のLLMのモデル選択と開発をガイドするフレームワークの能力を強調した。 実世界の展開を通じて、ドメイン固有のLCM評価の分野を推し進める上でのフレームワークの有効性を強調し、LLMの実用性とドメイン固有のアプリケーションの性能に関する議論に大きく貢献する。

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