論文の概要: Ranking Unraveled: Recipes for LLM Rankings in Head-to-Head AI Combat

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14483v1
• Date: Tue, 19 Nov 2024 20:16:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-25 15:04:13.341422
• Title: Ranking Unraveled: Recipes for LLM Rankings in Head-to-Head AI Combat
• Title（参考訳）: トップ・ツー・ヘッドAIコンバットのLLMランキング
• Authors: Roland Daynauth, Christopher Clarke, Krisztian Flautner, Lingjia Tang, Jason Mars,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)に対する人間の嗜好を評価する新しい方法として、ペアワイズランキングが登場した。 LLMの前後比較におけるランキングシステムの有効性について検討する。 我々の分析は、ランキングの精度と効率に影響を与える要因について重要な洞察を見出している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.8905223445925055
• License:
• Abstract: Deciding which large language model (LLM) to use is a complex challenge. Pairwise ranking has emerged as a new method for evaluating human preferences for LLMs. This approach entails humans evaluating pairs of model outputs based on a predefined criterion. By collecting these comparisons, a ranking can be constructed using methods such as Elo. However, applying these algorithms as constructed in the context of LLM evaluation introduces several challenges. In this paper, we explore the effectiveness of ranking systems for head-to-head comparisons of LLMs. We formally define a set of fundamental principles for effective ranking and conduct a series of extensive evaluations on the robustness of several ranking algorithms in the context of LLMs. Our analysis uncovers key insights into the factors that affect ranking accuracy and efficiency, offering guidelines for selecting the most appropriate methods based on specific evaluation contexts and resource constraints.
• Abstract（参考訳）: どの大きな言語モデル(LLM)を使うかを決めるのは複雑な課題です。 LLMに対する人間の嗜好を評価する新しい方法として、ペアワイズランキングが登場した。 このアプローチでは,事前定義された基準に基づいて,モデル出力のペアを評価する。 これらの比較を収集することで、Eloのような手法を使ってランキングを構築することができる。 しかし、LLM評価の文脈で構築されたこれらのアルゴリズムの適用にはいくつかの課題が伴う。 本稿では,LLMのヘッド・ツー・ヘッド比較におけるランキングシステムの有効性について検討する。 我々は,LLMの文脈におけるいくつかのランキングアルゴリズムのロバスト性について,効果的なランク付けのための基本原則のセットを正式に定義し,広範な評価を行う。 本分析では,評価の精度と効率に影響を及ぼす要因を解明し,特定の評価コンテキストと資源制約に基づいて最適な手法を選択するためのガイドラインを提供する。

関連論文リスト

• Self-Calibrated Listwise Reranking with Large Language Models [137.6557607279876]
  大規模言語モデル (LLM) はシーケンシャル・ツー・シーケンス・アプローチによってタスクのランク付けに使用されている。 この階調のパラダイムは、より大きな候補集合を反復的に扱うためにスライディングウインドウ戦略を必要とする。 そこで本稿では,LLMを用いた自己校正リストのランク付け手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-07T10:31:31Z)
• Decompose and Aggregate: A Step-by-Step Interpretable Evaluation Framework [75.81096662788254]
  大規模言語モデル(LLM)はスケーラブルで経済的な評価指標である。 これらの評価者がどの程度信頼できるかという問題は、重要な研究課題として浮上している。 本稿では,デコンプリートとアグリゲートを提案し,その評価プロセスを教育実践に基づいて異なる段階に分解する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-24T08:12:30Z)
• Multi-Conditional Ranking with Large Language Models [4.390998479503661]
  大規模言語モデルを用いて項目をランク付けすることは、レコメンデーションと検索システムにおいて一般的なアプローチとなっている。 しかし、現実のシナリオは、比較的小さな項目のセットをランク付けするなど、異なる課題を呈することが多い。 本稿では, 条件を抽出し, ソートし, 項目を反復的にランク付けする, 分割推論手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-30T01:26:05Z)
• Make Large Language Model a Better Ranker [20.532118635672763]
  本稿では,Aligned Listwise Ranking Objectives (ALRO)を用いた大規模言語モデルフレームワークを提案する。 ALROは、LLMの能力とランキングタスクの微妙な要求とのギャップを埋めるように設計されている。 評価研究により,ALROは既存の埋め込み型レコメンデーション法とLLMベースのレコメンデーションベースラインの両方より優れていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-28T07:22:16Z)
• HD-Eval: Aligning Large Language Model Evaluators Through Hierarchical Criteria Decomposition [92.17397504834825]
  HD-Evalは、大規模な言語モデル評価ツールと人間の好みを反復的に調整するフレームワークである。 HD-Evalは、人間の専門家の評価思想から本質を継承し、LLMに基づく評価器のアライメントを強化する。 3つの評価領域に関する広範囲な実験は、HD-Evalのさらなる整合状態評価器の優位性を実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-24T08:01:32Z)
• PiCO: Peer Review in LLMs based on the Consistency Optimization [19.130941716491716]
  ピアレビュー機構を用いて,大規模言語モデル(LLM)を自動的に測定する。 制約付き最適化問題として定式化し、各LLMの能力とスコアの一貫性を最大化することを目的としている。 我々はPEN, CIN, LISという3つの指標を提案し, ランク付けのギャップを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-02T18:49:26Z)
• F-Eval: Assessing Fundamental Abilities with Refined Evaluation Methods [102.98899881389211]
  F-Evalは、表現、常識、論理などの基本能力を評価するためのバイリンガル評価ベンチマークである。 参照不要な主観的タスクに対しては,APIモデルによるスコアの代替として,新たな評価手法を考案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-26T13:55:32Z)
• Elo Uncovered: Robustness and Best Practices in Language Model Evaluation [9.452326973655447]
  評価手法が従うべき2つの公理:信頼性と推移性について検討する。 これらの公理は、LLMの現在の比較評価の信頼性について、常に疑問を呈しているわけではない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-29T00:45:23Z)
• Evaluating Large Language Models at Evaluating Instruction Following [54.49567482594617]
  我々は,命令追従出力の識別におけるLLM評価器の能力をテストするために,挑戦的なメタ評価ベンチマーク LLMBar を導入する。 異なる評価器がLLMBarに対して異なる性能を示し、最高の評価器でさえ改善の余地があることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-11T16:38:11Z)
• FLASK: Fine-grained Language Model Evaluation based on Alignment Skill Sets [69.91340332545094]
  FLASKは、人間に基づく評価とモデルに基づく評価の両方のためのきめ細かい評価プロトコルである。 モデル性能の全体像を得るためには,評価の微粒化が重要であることを実験的に観察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-20T14:56:35Z)

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。