論文の概要: Ranking Unraveled: Recipes for LLM Rankings in Head-to-Head AI Combat
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14483v2
- Date: Mon, 17 Feb 2025 16:21:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-18 14:06:41.282177
- 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。
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