論文の概要: LLM-AS-AN-INTERVIEWER: Beyond Static Testing Through Dynamic LLM Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10424v1
• Date: Tue, 10 Dec 2024 15:00:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 14:02:14.701668
• Title: LLM-AS-AN-INTERVIEWER: Beyond Static Testing Through Dynamic LLM Evaluation
• Title（参考訳）: LLM-AS-AN-InTERVIEER:動的LLM評価による静的テストを超えて
• Authors: Eunsu Kim, Juyoung Suk, Seungone Kim, Niklas Muennighoff, Dongkwan Kim, Alice Oh,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)のための新しい評価パラダイムを提案する。 このアプローチは、LLMの真の能力を評価するために設計された2段階のプロセスから構成される。 我々のフレームワークはデータ汚染、冗長性バイアス、自己拡張バイアスなど、いくつかの制限に対処している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.103034843158717
• License:
• Abstract: We introduce a novel evaluation paradigm for large language models (LLMs), LLM-as-an-Interviewer. This approach consists of a two stage process designed to assess the true capabilities of LLMs: first, modifying benchmark datasets to generate initial queries, and second, interacting with the LLM through feedback and follow up questions. Compared to existing evaluation methods such as LLM as a Judge, our framework addresses several limitations, including data contamination, verbosity bias, and self enhancement bias. Additionally, we show that our multi turn evaluation process provides valuable insights into the LLM's performance in real-world scenarios, including its adaptability to feedback and its ability to handle follow up questions, including clarification or requests for additional knowledge. Finally, we propose the Interview Report, which offers a comprehensive reflection of an LLM's strengths and weaknesses, illustrated with specific examples from the interview process. This report delivers a snapshot of the LLM's capabilities, providing a detailed picture of its practical performance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,LLM-as-an-Interviewerを用いた大規模言語モデル(LLM)の新たな評価パラダイムを提案する。 このアプローチは、LLMの真の能力を評価するために設計された2段階のプロセスで構成されている。 審査員としてのLLMなどの既存の評価手法と比較して,データ汚染,冗長性バイアス,自己拡張バイアスなど,いくつかの制約に対処する。 さらに、我々のマルチターン評価プロセスは、フィードバックへの適応性や、追加知識の明確化や要求といったフォローアップ質問に対処する能力など、実世界のシナリオにおけるLLMのパフォーマンスに関する貴重な洞察を提供する。 最後に,LLMの強みと弱みを包括的に反映したインタビューレポートを提案する。 本報告では, LLM の実用性能について概説する。

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