論文の概要: DHP Benchmark: Are LLMs Good NLG Evaluators?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13704v1
• Date: Sun, 25 Aug 2024 02:01:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-27 18:19:53.042064
• Title: DHP Benchmark: Are LLMs Good NLG Evaluators?
• Title（参考訳）: DHPベンチマーク: LLMは優れたNLG評価ツールか?
• Authors: Yicheng Wang, Jiayi Yuan, Yu-Neng Chuang, Zhuoer Wang, Yingchi Liu, Mark Cusick, Param Kulkarni, Zhengping Ji, Yasser Ibrahim, Xia Hu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語生成(NLG)タスクにおいて、ますます評価役として機能している。 LLMのNLG評価能力を評価するために,階層摂動(DHP)ベンチマークフレームワークを提案する。 このベンチマークでは、要約、ストーリーコンプリート、質問回答、翻訳の4つのNLGタスクをカバーして、6つの評価データセットを再確立しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.16315294351651
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are increasingly serving as evaluators in Natural Language Generation (NLG) tasks. However, the capabilities of LLMs in scoring NLG quality remain inadequately explored. Current studies depend on human assessments and simple metrics that fail to capture the discernment of LLMs across diverse NLG tasks. To address this gap, we propose the Discernment of Hierarchical Perturbation (DHP) benchmarking framework, which provides quantitative discernment scores for LLMs utilizing hierarchically perturbed text data and statistical tests to measure the NLG evaluation capabilities of LLMs systematically. We have re-established six evaluation datasets for this benchmark, covering four NLG tasks: Summarization, Story Completion, Question Answering, and Translation. Our comprehensive benchmarking of five major LLM series provides critical insight into their strengths and limitations as NLG evaluators.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語生成(NLG)タスクにおいて、ますます評価役として機能している。 しかし,LPMのNLG品質評価能力は依然として不十分である。 現在の研究は、様々なNLGタスクにおけるLCMの識別を捉えるのに失敗する人間の評価と単純なメトリクスに依存している。 このギャップに対処するために、階層的摂動データと統計的テストを用いてLLMのNPG評価能力を体系的に測定するLLMの定量的識別スコアを提供する、階層摂動(DHP)ベンチマークフレームワークを提案する。 このベンチマークでは、要約、ストーリーコンプリート、質問回答、翻訳の4つのNLGタスクをカバーして、6つの評価データセットを再確立しました。 5つのLLMシリーズの総合的なベンチマークは、NLG評価器としての長所と短所について重要な洞察を与えてくれる。

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