論文の概要: A Survey on LLM-as-a-Judge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15594v1
• Date: Sat, 23 Nov 2024 16:03:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:24:16.217380
• Title: A Survey on LLM-as-a-Judge
• Title（参考訳）: LLM-as-a-Judgeに関する調査
• Authors: Jiawei Gu, Xuhui Jiang, Zhichao Shi, Hexiang Tan, Xuehao Zhai, Chengjin Xu, Wei Li, Yinghan Shen, Shengjie Ma, Honghao Liu, Yuanzhuo Wang, Jian Guo,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域で大きな成功を収めています。 LLMは、従来の専門家主導の評価に代わる魅力的な代替手段である。 LLM-as-a-Judgeシステムはどうやって構築できるのか?
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.257160590560824
• License:
• Abstract: Accurate and consistent evaluation is crucial for decision-making across numerous fields, yet it remains a challenging task due to inherent subjectivity, variability, and scale. Large Language Models (LLMs) have achieved remarkable success across diverse domains, leading to the emergence of "LLM-as-a-Judge," where LLMs are employed as evaluators for complex tasks. With their ability to process diverse data types and provide scalable, cost-effective, and consistent assessments, LLMs present a compelling alternative to traditional expert-driven evaluations. However, ensuring the reliability of LLM-as-a-Judge systems remains a significant challenge that requires careful design and standardization. This paper provides a comprehensive survey of LLM-as-a-Judge, addressing the core question: How can reliable LLM-as-a-Judge systems be built? We explore strategies to enhance reliability, including improving consistency, mitigating biases, and adapting to diverse assessment scenarios. Additionally, we propose methodologies for evaluating the reliability of LLM-as-a-Judge systems, supported by a novel benchmark designed for this purpose. To advance the development and real-world deployment of LLM-as-a-Judge systems, we also discussed practical applications, challenges, and future directions. This survey serves as a foundational reference for researchers and practitioners in this rapidly evolving field.
• Abstract（参考訳）: 正確で一貫した評価は、多くの分野における意思決定に不可欠であるが、固有の主観性、変動性、スケールのため、依然として難しい課題である。 大規模言語モデル (LLM) は様々な領域で顕著な成功を収めており、複雑なタスクの評価にLLMが使用される「LLM-as-a-Judge」の出現につながっている。 多様なデータ型を処理し、スケーラブルで費用対効果があり、一貫した評価を提供する能力によって、LLMは従来の専門家主導の評価に代わる魅力的な代替手段を提供する。 しかし、LCM-as-a-Judgeシステムの信頼性を確保することは、注意深い設計と標準化を必要とする重要な課題である。 本稿では, LLM-as-a-Judgeシステムの信頼性について, LLM-as-a-Judgeシステムを構築するにはどうすればよいのか,という質問に対処する。 一貫性の向上、バイアス軽減、さまざまな評価シナリオへの適応など、信頼性を高めるための戦略を検討します。 また,LLM-as-a-Judgeシステムの信頼性を評価する手法を提案する。 また, LLM-as-a-Judgeシステムの開発と実世界の展開を進めるために, 実用化, 課題, 今後の方向性についても検討した。 この調査は、この急速に発展する分野の研究者や実践者にとって、基礎的な参考となる。

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