論文の概要: Combining Entropy and Matrix Nuclear Norm for Enhanced Evaluation of Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14480v1
• Date: Fri, 18 Oct 2024 14:03:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:25:34.868364
• Title: Combining Entropy and Matrix Nuclear Norm for Enhanced Evaluation of Language Models
• Title（参考訳）: 言語モデル評価のためのエントロピーとマトリックス核ノルムの組み合わせ
• Authors: James Vo,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は進歩を続けており、正確で効率的な評価指標の必要性がより強くなっている。 伝統的なアプローチは、情報的ではあるが、しばしば計算要求と解釈可能性の制限に直面している。 本稿では,2つの確立された手法を統合した新しいハイブリッド評価手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: As large language models (LLMs) continue to advance, the need for precise and efficient evaluation metrics becomes more pressing. Traditional approaches, while informative, often face limitations in computational demands and interpretability. In this paper, we introduce a novel hybrid evaluation method that integrates two established techniques: entropy derived from covariance matrices and the Matrix Nuclear Norm (MNN). Our method begins by normalizing hidden states from LLMs, then computes the covariance matrix and MNN from these representations. We further calculate the entropy of the covariance matrix to capture uncertainty and redundancy in the model's outputs. By combining these metrics into a composite score, we offer a comprehensive evaluation framework that balances accuracy with computational efficiency. Additionally, our approach allows for flexibility in adjusting the weightings between entropy and MNN, tailoring the evaluation for different objectives. Through a series of experiments on various LLMs, we demonstrate the robustness and efficacy of our method, offering deeper insights into model performance. This work contributes to the ongoing development of LLM evaluation and opens avenues for future innovations in model assessment techniques.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)が進歩を続けるにつれ、正確で効率的な評価指標の必要性が高まっている。 伝統的なアプローチは、情報的ではあるが、しばしば計算要求と解釈可能性の制限に直面している。 本稿では,共分散行列から導出されるエントロピーとマトリックス核ノルム(MNN)の2つの確立した手法を統合するハイブリッド評価手法を提案する。 我々の手法はLLMから隠れ状態の正規化から始まり、これらの表現から共分散行列とMNNを計算する。 さらに、共分散行列のエントロピーを計算し、モデルの出力の不確実性と冗長性を捉える。 これらの指標を合成スコアに組み合わせることで、精度と計算効率のバランスをとる総合的な評価フレームワークを提供する。 さらに,本手法では,エントロピーとMNN間の重み付けを柔軟に調整し,異なる目的に対する評価を調整できる。 各種LLMに関する一連の実験を通じて,本手法の堅牢性と有効性を示し,モデル性能に関する深い知見を提供する。 この研究は、LLM評価の継続的な発展に寄与し、モデルアセスメント技術における将来のイノベーションへの道を開く。

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