論文の概要: EasyJudge: an Easy-to-use Tool for Comprehensive Response Evaluation of LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09775v1
• Date: Sun, 13 Oct 2024 08:24:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-30 04:52:52.377927
• Title: EasyJudge: an Easy-to-use Tool for Comprehensive Response Evaluation of LLMs
• Title（参考訳）: EasyJudge: LLMの総合的応答評価ツール
• Authors: Yijie Li, Yuan Sun,
• Abstract要約: 本稿では,重要な言語モデル応答を評価するために開発された EasyJudge を提案する。 軽量で、正確で、効率的で、ユーザフレンドリで、デプロイや使用が容易な、直感的な視覚化インターフェースを備えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.179084469089114
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, there has been a growing trend of employing large language models (LLMs) to judge the quality of other LLMs. Many studies have adopted closed-source models, mainly using GPT-4 as the evaluator. However, due to the closed-source nature of the GPT-4 model, employing it as an evaluator has resulted in issues including transparency, controllability, and cost-effectiveness. Some researchers have turned to using fine-tuned open-source LLMs as evaluators. However, existing open-source evaluation LLMs generally lack a user-friendly visualization tool, and they have not been optimized for accelerated model inference, which causes inconvenience for researchers with limited resources and those working across different fields. This paper presents EasyJudge, a model developed to evaluate significant language model responses. It is lightweight, precise, efficient, and user-friendly, featuring an intuitive visualization interface for ease of deployment and use. EasyJudge uses detailed datasets and refined prompts for model optimization, achieving strong consistency with human and proprietary model evaluations. The model optimized with quantitative methods enables EasyJudge to run efficiently on consumer-grade GPUs or even CPUs. We also provide detailed analysis and case studies to further reveal the potential of our method.
• Abstract（参考訳）: 近年,他のLLMの品質を判断するために,大規模言語モデル(LLM)を採用する傾向が高まっている。 多くの研究は、主にGPT-4を評価子として、クローズドソースモデルを採用してきた。 しかし, GPT-4モデルのクローズソース性のため, 透明性, 可制御性, コスト効率などの問題が生じている。 一部の研究者は、細調整されたオープンソースのLCMを評価ツールとして使用することにした。 しかし、既存のオープンソース評価 LLM には一般的にユーザフレンドリな視覚化ツールがなく、モデル推論の高速化に最適化されていないため、限られたリソースを持つ研究者や異なる分野にまたがる研究者にとっては不便な結果となっている。 本稿では,重要な言語モデル応答を評価するために開発された EasyJudge を提案する。 軽量で、正確で、効率的で、ユーザフレンドリで、デプロイや使用が容易な、直感的な視覚化インターフェースを備えている。 EasyJudgeは、詳細なデータセットと洗練されたプロンプトを使用してモデル最適化を行い、人間とプロプライエタリなモデル評価との強い一貫性を実現する。 定量的手法で最適化されたモデルは、EasyJudgeをコンシューマグレードのGPUやCPU上で効率的に動作させることができる。 また,本手法の可能性を明らかにするために,詳細な分析とケーススタディも提供する。

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