論文の概要: LLM-as-a-Judge & Reward Model: What They Can and Cannot Do
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11239v2
- Date: Wed, 02 Oct 2024 11:07:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-03 15:17:23.362938
- Title: LLM-as-a-Judge & Reward Model: What They Can and Cannot Do
- Title(参考訳): LLM-as-a-Judge & Reward Model - できることとできないこと
- Authors: Guijin Son, Hyunwoo Ko, Hoyoung Lee, Yewon Kim, Seunghyeok Hong,
- Abstract要約: 自動評価器の総合的な分析を行い,その挙動に関するいくつかの重要な知見を報告する。
英語の評価能力は言語固有の評価能力に大きく影響し,英語で訓練された評価者が他の言語に容易にスキルを伝達できることがわかった。
我々は、現在最先端の評価者が、英語と韓国語の両方において、複雑な推論問題の評価や生成の限界について、挑戦的なプロンプトに苦しむことに気付きました。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.2469442203227863
- License:
- Abstract: LLM-as-a-Judge and reward models are widely used alternatives of multiple-choice questions or human annotators for large language model (LLM) evaluation. Their efficacy shines in evaluating long-form responses, serving a critical role as evaluators of leaderboards and as proxies to align LLMs via reinforcement learning. However, despite their popularity, their effectiveness in diverse contexts, such as non-English prompts, factual verification, or challenging questions, remains unexplored. In this paper, we conduct a comprehensive analysis of automated evaluators, reporting several key findings on their behavior. First, we discover that English evaluation capabilities significantly influence language-specific evaluation capabilities, often more than the language proficiency itself, enabling evaluators trained in English to easily transfer their skills to other languages. Second, we identify critical shortcomings, where LLMs fail to detect and penalize errors, such as factual inaccuracies, cultural misrepresentations, and the presence of unwanted language. Finally, we find that state-of-the-art evaluators struggle with challenging prompts, in either English or Korean, underscoring their limitations in assessing or generating complex reasoning questions. We release the dataset and codes used.
- Abstract(参考訳): LLM-as-a-Judge(英語版)と報酬モデル(英語版)は、大規模言語モデル(LLM)評価のための多選択質問や人間のアノテータの代替として広く用いられている。
彼らの効果は、長文反応の評価において輝き、リーダーボードの評価や、強化学習を通じてLSMを調整するためのプロキシとして重要な役割を担っている。
しかし、その人気にもかかわらず、非英語のプロンプト、事実検証、難解な質問など、様々な文脈での有効性は未解明のままである。
本稿では,自動評価器の総合的な分析を行い,その挙動に関するいくつかの重要な知見を報告する。
まず,英語による評価能力が,言語能力そのものよりも言語固有の評価能力に大きく影響していることに気付き,英語で訓練された評価者が他の言語に容易にスキルを移すことを可能にした。
第2に,LLMが事実的不正確さ,文化的誤表現,不必要な言語の存在など,誤りを検出し,罰せられない重大な欠点を特定する。
最後に、現在最先端の評価者は、英語と韓国語の両方において、複雑な推論問題の評価や生成の限界について、挑戦的なプロンプトに苦しむことに気付きました。
使用するデータセットとコードをリリースします。
関連論文リスト
- How Does Quantization Affect Multilingual LLMs? [50.867324914368524]
量子化技術は、大規模な言語モデルの推論速度と展開を改善するために広く使われている。
量子化多言語 LLM の徹底的な解析を行い、言語間および様々なスケールでその性能に焦点をあてる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-03T15:39:40Z) - On the Evaluation Practices in Multilingual NLP: Can Machine Translation Offer an Alternative to Human Translations? [19.346078451375693]
NLPにおける既存の評価フレームワークについて分析する。
より堅牢で信頼性の高い評価手法を提案する。
より単純なベースラインは,大規模多言語事前学習の恩恵を受けずに比較的高い性能が得られることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-20T12:46:12Z) - FAC$^2$E: Better Understanding Large Language Model Capabilities by
Dissociating Language and Cognition [57.747888532651]
大規模言語モデル(LLM)は、主に様々なテキスト理解および生成タスクにおける全体的なパフォーマンスによって評価される。
FAC$2$E, FAC$2$Eについて述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-29T21:05:37Z) - Zero-Shot Cross-Lingual Reranking with Large Language Models for
Low-Resource Languages [51.301942056881146]
アフリカ語における言語間情報検索システムにおいて,大規模言語モデル (LLM) がリランカーとしてどのように機能するかを検討する。
私たちの実装は、英語と4つのアフリカの言語(ハウサ語、ソマリ語、スワヒリ語、ヨルバ語)を対象としています。
我々は、英語のクェリとアフリカの言葉の文節による言語横断的な格付けについて検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-26T18:38:54Z) - Are Large Language Models Really Robust to Word-Level Perturbations? [68.60618778027694]
本稿では,事前学習した報酬モデルを診断ツールとして活用する,新たな合理的評価手法を提案する。
より長い会話は、質問を理解する能力の観点から言語モデルの包括的把握を示す。
この結果から,LLMは日常言語でよく使われる単語レベルの摂動に対する脆弱性をしばしば示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-20T09:23:46Z) - Are Large Language Model-based Evaluators the Solution to Scaling Up
Multilingual Evaluation? [20.476500441734427]
大規模言語モデル(LLM)は様々な自然言語処理(NLP)タスクに優れる。
彼らの評価、特に上位20ドルを超える言語では、既存のベンチマークとメトリクスの制限のため、依然として不十分である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-14T06:41:58Z) - Spoken Language Intelligence of Large Language Models for Language
Learning [3.5924382852350902]
教育分野における大規模言語モデル(LLM)の有効性を評価することに注力する。
上記のシナリオにおけるLLMの有効性を評価するために,新しい複数選択質問データセットを提案する。
また,ゼロショット法や少数ショット法など,様々なプロンプト技術の影響についても検討する。
異なる大きさのモデルは、音韻学、音韻学、第二言語習得の概念をよく理解しているが、実世界の問題に対する推論には限界がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-28T12:47:41Z) - Democratizing LLMs for Low-Resource Languages by Leveraging their English Dominant Abilities with Linguistically-Diverse Prompts [75.33019401706188]
大規模言語モデル(LLM)は、少数の例を単純に観察することで、効果的にタスクを実行することが知られている。
我々は,LLMが任意の言語から英語に翻訳するよう促すために,多種多様な高ソース言語から合成例を組み立てることを提案する。
我々の教師なしプロンプト法は、英語と13のIndic言語と21のアフリカ低リソース言語間の翻訳において、異なる大きさのLLMにおける教師付き少ショット学習と同等に機能する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-20T08:27:47Z) - CMMLU: Measuring massive multitask language understanding in Chinese [133.70911295934746]
本稿では, 自然科学, 社会科学, 工学, 人文科学など, さまざまな分野をカバーする総合的な中国のベンチマークを紹介する。
CMMLUは、中国語の文脈における大きな言語モデルの知識と推論能力の評価におけるギャップを埋める。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-15T15:49:51Z)
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。