論文の概要: From Generation to Judgment: Opportunities and Challenges of LLM-as-a-judge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16594v1
• Date: Mon, 25 Nov 2024 17:28:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:24:09.586859
• Title: From Generation to Judgment: Opportunities and Challenges of LLM-as-a-judge
• Title（参考訳）: 世代から判断へ:LCM-as-a-judgeの可能性と課題
• Authors: Dawei Li, Bohan Jiang, Liangjie Huang, Alimohammad Beigi, Chengshuai Zhao, Zhen Tan, Amrita Bhattacharjee, Yuxuan Jiang, Canyu Chen, Tianhao Wu, Kai Shu, Lu Cheng, Huan Liu,
• Abstract要約: 人工知能(AI)と自然言語処理(NLP)において、長い間、評価と評価が重要な課題であった。 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は"LLM-as-a-judge"パラダイムを刺激している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.55871325700294
• License:
• Abstract: Assessment and evaluation have long been critical challenges in artificial intelligence (AI) and natural language processing (NLP). However, traditional methods, whether matching-based or embedding-based, often fall short of judging subtle attributes and delivering satisfactory results. Recent advancements in Large Language Models (LLMs) inspire the "LLM-as-a-judge" paradigm, where LLMs are leveraged to perform scoring, ranking, or selection across various tasks and applications. This paper provides a comprehensive survey of LLM-based judgment and assessment, offering an in-depth overview to advance this emerging field. We begin by giving detailed definitions from both input and output perspectives. Then we introduce a comprehensive taxonomy to explore LLM-as-a-judge from three dimensions: what to judge, how to judge and where to judge. Finally, we compile benchmarks for evaluating LLM-as-a-judge and highlight key challenges and promising directions, aiming to provide valuable insights and inspire future research in this promising research area. Paper list and more resources about LLM-as-a-judge can be found at \url{https://github.com/llm-as-a-judge/Awesome-LLM-as-a-judge} and \url{https://llm-as-a-judge.github.io}.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)と自然言語処理(NLP)において、評価と評価は長い間重要な課題であった。 しかし、マッチングベースであれ埋め込みベースであれ、従来の手法では、微妙な属性を判断し、満足な結果をもたらすことがしばしばある。 LLM(Large Language Models)の最近の進歩は"LLM-as-a-judge"パラダイムを刺激し、LCMは様々なタスクやアプリケーションに対してスコア付け、ランキング付け、選択を行う。 本稿では, LLMに基づく判断と評価の総合的な調査を行い, この新興分野を推し進めるための詳細な概要について述べる。 まず、入力と出力の両方の観点から詳細な定義をすることから始めます。 次に, LLM-as-a-judgeの3次元から, 判断の方法, 判断の方法, 判断の場所の3次元から, 総合的な分類法を導入する。 最後に,LSM-as-a-judgeを評価するためのベンチマークをコンパイルし,重要な課題と有望な方向性を強調する。 LLM-as-a-judgeに関するペーパーリストとリソースは、 \url{https://github.com/llm-as-a-judge/Awesome-LLM-as-a-judge} と \url{https://llm-as-a-judge.github.io} にある。

関連論文リスト

• JudgeBench: A Benchmark for Evaluating LLM-based Judges [61.048125269475854]
  judgeBenchは、知識、推論、数学、コーディングにまたがる挑戦的な応答ペアに関するLSMベースの判断を評価するためのベンチマークである。 審査員、微調整された審査員、マルチエージェントの審査員、報酬モデルに関する包括的な評価は、審査員ベンチが以前のベンチマークよりもかなり大きな課題を課していることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-16T17:58:19Z)
• Evaluating the Evaluator: Measuring LLMs' Adherence to Task Evaluation Instructions [18.93335792080899]
  LLMs-as-a-judgeがAI判断と人間の判断の整合性に与える影響について検討する。 我々は、LLMによる最先端評価で一般的に使用される品質基準の分類を集約し、それを審査員として厳密なモデルベンチマークとして提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-16T14:49:35Z)
• Fairness in Large Language Models in Three Hours [2.443957114877221]
  このチュートリアルは、大規模言語モデルに関する文献の最近の進歩を体系的に概説する。 LLMにおける公平性の概念を考察し、バイアスを評価するための戦略と公正性を促進するために設計されたアルゴリズムを要約する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-02T03:44:14Z)
• 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)
• Evaluating the Factuality of Large Language Models using Large-Scale Knowledge Graphs [30.179703001666173]
  大規模言語モデル(LLM)にとって、ファクチュアリティの問題は重要な問題である 我々は,かなり大きなテストデータセットを用いて,LLMの性能を評価するためにGraphEvalを提案する。 テストデータセットは、高価な人的努力なしで1000万以上の事実を持つ大規模な知識グラフから取得される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-01T06:01:17Z)
• Large Language Models: A Survey [69.72787936480394]
  大規模言語モデル(LLM)は、広範囲の自然言語タスクにおける強力なパフォーマンスのために、多くの注目を集めている。 LLMの汎用言語理解と生成能力は、膨大なテキストデータに基づいて数十億のモデルのパラメータを訓練することで得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-09T05:37:09Z)
• MLLM-as-a-Judge: Assessing Multimodal LLM-as-a-Judge with Vision-Language Benchmark [41.68821233828375]
  本稿では,MLLM-as-a-Judgeと呼ばれる新しいベンチマークを導入し,多様なモダリティにまたがる審査員を支援するMLLMの能力を評価する。 本研究は, MLLMがPair Comparisonにおいて顕著な人間ライクな識別を示す一方で, Scoring EvaluationとBatch Rankingにおいて, 人間の嗜好とは大きく異なることを明らかにした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-07T12:28:32Z)
• A Comprehensive Evaluation of Large Language Models on Legal Judgment Prediction [60.70089334782383]
  大規模言語モデル(LLM)は、ドメイン固有のアプリケーションに大きな可能性を示している。 GPT-4の法律評価をめぐる近年の論争は、現実の法的タスクにおけるパフォーマンスに関する疑問を提起している。 我々は,LLMに基づく実践的ベースラインソリューションを設計し,法的判断予測の課題を検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-18T07:38:04Z)
• 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)
• A Survey on Evaluation of Large Language Models [87.60417393701331]
  大規模言語モデル(LLM)は、学術と産業の両方で人気が高まっている。 本稿では,評価方法,評価方法,評価方法の3つの重要な側面に焦点をあてる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-06T16:28:35Z)

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。