論文の概要: VibeCheck: Discover and Quantify Qualitative Differences in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12851v2
• Date: Thu, 24 Oct 2024 20:01:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-28 13:35:17.502041
• Title: VibeCheck: Discover and Quantify Qualitative Differences in Large Language Models
• Title（参考訳）: VibeCheck: 大規模言語モデルにおける定性的差異の発見と定量化
• Authors: Lisa Dunlap, Krishna Mandal, Trevor Darrell, Jacob Steinhardt, Joseph E Gonzalez,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、ユーザが直感的に認識するが定量化に苦慮する出力に微妙に特徴を呈することが多い。 本稿では,一対のLLMを自動比較するシステムであるVibeCheckを紹介する。 要約や数学,キャプションなど,さまざまなモデルやタスク上でVibeCheckを実行して,モデル動作の違いに関する洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.8909754663003
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) often exhibit subtle yet distinctive characteristics in their outputs that users intuitively recognize, but struggle to quantify. These "vibes" - such as tone, formatting, or writing style - influence user preferences, yet traditional evaluations focus primarily on the single axis of correctness. We introduce VibeCheck, a system for automatically comparing a pair of LLMs by discovering identifying traits of a model ("vibes") that are well-defined, differentiating, and user-aligned. VibeCheck iteratively discover vibes from model outputs, then utilizes a panel of LLM judges to quantitatively measure the utility of each vibe. We validate that the vibes generated by VibeCheck align with those found in human discovery and run VibeCheck on pairwise preference data from real-world user conversations with llama-3-70b VS GPT-4. VibeCheck reveals that Llama has a friendly, funny, and somewhat controversial vibe. These vibes predict model identity with 80% accuracy and human preference with 61% accuracy. Lastly, we run VibeCheck on a variety of models and tasks including summarization, math, and captioning to provide insight into differences in model behavior. VibeCheck discovers vibes like Command X prefers to add concrete intros and conclusions when summarizing in comparison to TNGL, Llama-405b often overexplains its thought process on math problems compared to GPT-4o, and GPT-4 prefers to focus on the mood and emotions of the scene when captioning compared to Gemini-1.5-Flash. Code can be found at https://github.com/lisadunlap/VibeCheck
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、ユーザが直感的に認識するが定量化に苦慮する出力に微妙に特徴を呈することが多い。 これらの"ビーブ"(トーン、フォーマッティング、書体スタイルなど)はユーザの好みに影響しますが、従来の評価は主に正しさの単一の軸に焦点を当てています。 モデル(ビブ)の特徴を適切に定義し,識別し,ユーザ整合性を持たせることによって,一対のLLMを自動比較するシステムであるVibeCheckを紹介した。 VibeCheckは、モデル出力からビブを反復的に発見し、LLM審査員のパネルを使用して各ビブの有用性を定量的に測定する。 実世界のユーザとラマ3-70bのVS GPT-4との会話から,VibeCheckが生成するバイブが人間の発見と一致し,VibeCheckをペアで選好することを示す。 VibeCheckは、ラマは友好的で、面白く、やや物議を醸していると明かす。 これらのビブはモデル識別を80%精度で予測し、人間の好みを61%精度で予測する。 最後に、モデルを要約、数学、キャプションなど、さまざまなモデルやタスク上でVibeCheckを実行し、モデルの振る舞いの違いに関する洞察を提供する。 VibeCheckは、コマンドXのようなビブは、TNGLと比較して具体的イントロや結論を加えることを好んでおり、Llama-405bはGPT-4oと比較して数学の問題についての思考過程を過度に説明し、GPT-4はジェミニ1.5-Flashと比較してキャプティング時のシーンの気分や感情に焦点を当てる。 コードはhttps://github.com/lisadunlap/VibeCheckにある。

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