論文の概要: From Calculation to Adjudication: Examining LLM judges on Mathematical Reasoning Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04168v1
• Date: Fri, 6 Sep 2024 10:09:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-09 16:05:19.677079
• Title: From Calculation to Adjudication: Examining LLM judges on Mathematical Reasoning Tasks
• Title（参考訳）: 計算から判断へ:数学的推論課題におけるLLM審査員の検討
• Authors: Andreas Stephan, Dawei Zhu, Matthias Aßenmacher, Xiaoyu Shen, Benjamin Roth,
• Abstract要約: 数学的推論タスクにおいて,大規模言語モデル (LLM) について検討する。 本分析により,判定性能と候補モデルタスク性能との間に強い相関関係が明らかになった。 本研究では,各モデルのタスク性能などの統計データを用いて,判定性能の予測を行うことが可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.01213914485374
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To reduce the need for human annotations, large language models (LLMs) have been proposed as judges of the quality of other candidate models. LLM judges are typically evaluated by measuring the correlation with human judgments on generation tasks such as summarization or machine translation. In contrast, we study LLM judges on mathematical reasoning tasks. These tasks require multi-step reasoning, and the correctness of their solutions is verifiable, enabling a more objective evaluation. We perform a detailed performance analysis and find that the used judges are mostly unable to improve task performance but are able to pick the better model. Our analysis uncovers a strong correlation between judgment performance and the candidate model task performance. We observe that judges tend to choose the model of higher quality even if its answer is incorrect. Further, we show that it is possible to use statistics, such as the task performances of the individual models, to predict judgment performance. In an ablation, we either swap or mask the candidate answers and observe that judges often keep the original judgment, providing evidence that judges incorporate writing style in their judgments. In summary, we find that regularities in the judgments are quantifiable using statistical measures and provide various angles on exploiting them.
• Abstract（参考訳）: 人間のアノテーションの必要性を減らすため、他の候補モデルの質を判断する手段として、大型言語モデル(LLM)が提案されている。 LLM審査員は、要約や機械翻訳などの生成タスクにおける人間の判断との相関を測定することで評価される。 対照的に、数学的推論タスクにおけるLCMの判断について検討する。 これらのタスクは多段階の推論を必要とし、それらの解の正しさは検証可能であり、より客観的な評価を可能にする。 我々は、詳細な性能分析を行い、使用済みの審査員は、主にタスクパフォーマンスを改善することができないが、より良いモデルを選択することができることを発見した。 本分析により,判定性能と候補モデルタスク性能との間に強い相関関係が明らかになった。 審査員は、たとえその答えが間違っているとしても、より高い品質のモデルを選択する傾向があることを観察する。 さらに,各モデルのタスク性能などの統計データを用いて,判定性能の予測を行うことが可能であることを示す。 アブレーションでは、候補者の答えを交換するか、マスクするか、裁判官が元の判断をしばしば保持していることを観察し、裁判官がその判断に筆記様式を取り入れている証拠を提供する。 要約すると, 判定の正則性は統計測度を用いて定量化され, 活用の角度は様々である。

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