論文の概要: Mitigating the Bias of Large Language Model Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16788v1
• Date: Wed, 25 Sep 2024 09:52:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-27 04:30:14.884359
• Title: Mitigating the Bias of Large Language Model Evaluation
• Title（参考訳）: 大規模言語モデル評価のバイアスを緩和する
• Authors: Hongli Zhou, Hui Huang, Yunfei Long, Bing Xu, Conghui Zhu, Hailong Cao, Muyun Yang, Tiejun Zhao,
• Abstract要約: LLM-as-a-Judgeのバイアスに関する系統的研究を提案する。 クローズドソース・ジャッジモデルでは、表面品質の重要性を緩和するためにキャリブレーションを適用する。 オープンソース・ジャッジ・モデルでは, 対照的な学習によってバイアスを軽減し, 学習から逸脱するが, 表面品質が向上する負のサンプルをキュレートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.67730115141905
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, there has been a trend of evaluating the Large Language Model (LLM) quality in the flavor of LLM-as-a-Judge, namely leveraging another LLM to evaluate the current output quality. However, existing judges are proven to be biased, namely they would favor answers which present better superficial quality (such as verbosity, fluency) while ignoring the instruction following ability. In this work, we propose systematic research about the bias of LLM-as-a-Judge. Specifically, for closed-source judge models, we apply calibration to mitigate the significance of superficial quality, both on probability level and prompt level. For open-source judge models, we propose to mitigate the bias by contrastive training, with curated negative samples that deviate from instruction but present better superficial quality. We apply our methods on the bias evaluation benchmark, and experiment results show our methods mitigate the bias by a large margin while maintaining a satisfactory evaluation accuracy.
• Abstract（参考訳）: 近年,LLM-as-a-JudgeのフレーバーにおけるLLM(Large Language Model)の品質を評価する傾向にある。 しかし、既存の裁判官は偏見があることが証明されている。つまり、彼らは、より良い表面的品質(冗長性、流布性など)を示す回答を好んでおり、その一方で、次の能力の指示を無視している。 本研究では, LLM-as-a-Judgeのバイアスに関する系統的研究を提案する。 具体的には、クローズドソース判定モデルにおいて、確率レベルとプロンプトレベルの両方において、表面品質の重要性を緩和するためにキャリブレーションを適用する。 オープンソース・ジャッジ・モデルでは, 対照的な学習によってバイアスを軽減し, 学習から逸脱するが, 表面品質が向上する負のサンプルをキュレートする。 本手法をバイアス評価ベンチマークに適用し, 実験結果から, 良好な評価精度を維持しつつ, バイアスを大きなマージンで軽減することを示す。

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