論文の概要: LLM-as-an-Interviewer: Beyond Static Testing Through Dynamic LLM Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10424v2
• Date: Mon, 30 Dec 2024 09:11:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 16:03:17.075674
• Title: LLM-as-an-Interviewer: Beyond Static Testing Through Dynamic LLM Evaluation
• Title（参考訳）: LLM-as-an-Interviewer:動的LCM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: LLM-as-an-Interviewerは,大規模言語モデル(LLM)を評価するための新しいパラダイムである。 このアプローチはマルチターンインタラクションを活用し、インタビュアーは応答に対するフィードバックを積極的に提供し、評価されたLCMにフォローアップ質問を提示する。 このフレームワークを用いてMATHとDepthQAタスクの6つのモデルを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.103034843158717
• License:
• Abstract: We introduce LLM-as-an-Interviewer, a novel paradigm for evaluating large language models (LLMs). This approach leverages multi-turn interactions where the LLM interviewer actively provides feedback on responses and poses follow-up questions to the evaluated LLM. At the start of the interview, the LLM interviewer dynamically modifies datasets to generate initial questions, mitigating data contamination. We apply the LLM-as-an-Interviewer framework to evaluate six models on the MATH and DepthQA tasks. Our results show that the framework effectively provides insights into LLM performance, including the quality of initial responses, adaptability to feedback, and ability to address follow-up queries like clarification or additional knowledge requests. The framework also addresses key limitations of conventional methods like LLM-as-a-Judge, including verbosity bias and inconsistency across runs. Finally, we propose the Interview Report, which aggregates insights from the interview process, providing examples and a comprehensive analysis of the LLM's strengths and weaknesses. This report offers a detailed snapshot of the model's real-world applicability. The code for our framework is publicly available at https://github.com/interview-eval/.
• Abstract（参考訳）: LLM-as-an-Interviewerは,大規模言語モデル(LLM)を評価するための新しいパラダイムである。 このアプローチでは,LLMインタビュアーが応答に対するフィードバックを積極的に提供し,評価されたLLMに対してフォローアップ質問を行うマルチターンインタラクションを利用する。 インタビュー開始時に、LLMインタビュアーはデータセットを動的に修正して初期質問を生成し、データの汚染を軽減する。 我々は,MATH と DepthQA タスクの6つのモデルを評価するために LLM-as-an-Interviewer フレームワークを適用した。 このフレームワークは,初期応答の品質,フィードバックへの適応性,明確化や付加的な知識要求といったフォローアップクエリに対処する能力など,LCMのパフォーマンスに関する洞察を効果的に提供する。 また、LLM-as-a-Judgeのような従来の手法の重要な制限にも対処している。 最後に,インタビュープロセスからの洞察を集約したインタビューレポートを提案し,LLMの強みと弱みの包括的分析を行った。 このレポートは、モデルの実世界の適用可能性の詳細なスナップショットを提供する。 私たちのフレームワークのコードはhttps://github.com/interview-eval/.com/で公開されています。

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