論文の概要: LLM-based relevance assessment still can't replace human relevance assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17156v1
• Date: Sun, 22 Dec 2024 20:45:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:55:27.013497
• Title: LLM-based relevance assessment still can't replace human relevance assessment
• Title（参考訳）: LLMに基づく人間関係評価は人間関係評価に置き換わることはできない
• Authors: Charles L. A. Clarke, Laura Dietz,
• Abstract要約: 近年の研究では、情報検索における関連性評価のための大規模言語モデル(LLM)が、人間の判断に匹敵する評価をもたらすことが示唆されている。 Upadhyayらは、LLMに基づく関連性評価は、TRECスタイルの評価における従来の人間関連性評価を完全に置き換えることができると主張している。 本稿ではこの主張を批判的に検証し、この結論の妥当性を損なう実践的・理論的制約を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.829823535454505
• License:
• Abstract: The use of large language models (LLMs) for relevance assessment in information retrieval has gained significant attention, with recent studies suggesting that LLM-based judgments provide comparable evaluations to human judgments. Notably, based on TREC 2024 data, Upadhyay et al. make a bold claim that LLM-based relevance assessments, such as those generated by the UMBRELA system, can fully replace traditional human relevance assessments in TREC-style evaluations. This paper critically examines this claim, highlighting practical and theoretical limitations that undermine the validity of this conclusion. First, we question whether the evidence provided by Upadhyay et al. really supports their claim, particularly if a test collection is used asa benchmark for future improvements. Second, through a submission deliberately intended to do so, we demonstrate the ease with which automatic evaluation metrics can be subverted, showing that systems designed to exploit these evaluations can achieve artificially high scores. Theoretical challenges -- such as the inherent narcissism of LLMs, the risk of overfitting to LLM-based metrics, and the potential degradation of future LLM performance -- must be addressed before LLM-based relevance assessments can be considered a viable replacement for human judgments.
• Abstract（参考訳）: 近年,情報検索における関連性評価に大規模言語モデル(LLM)を用いることが注目され,LLMに基づく判断が人間の判断に匹敵する評価をもたらすことが示唆されている。 特に、TREC 2024のデータに基づいて、Upadhyayらは、UMBRELAシステムによって生成されたようなLCMベースの関連性評価は、TRECスタイルの評価における従来の人間関係性評価を完全に置き換えることができるという大胆な主張をしている。 本稿ではこの主張を批判的に検証し、この結論の妥当性を損なう実践的・理論的制約を強調した。 まず、Upadhyayらが提示した証拠が本当に彼らの主張を支持しているかどうか、特に将来の改善のためのベンチマークとしてテストコレクションが使用されているかどうかを問う。 第二に、意図的に行うことを意図した提案を通じて、自動評価指標の変換が容易であることを示し、これらの評価を利用するように設計されたシステムが人工的に高いスコアを得られることを示す。 LLMの本質的なナルシシズム、LLMベースのメトリクスに過度に適合するリスク、将来のLLMパフォーマンスの潜在的な低下といった理論的課題は、LLMベースの妥当性評価が人間の判断の実質的な置き換えとなる前に解決されなければならない。

関連論文リスト

• RevisEval: Improving LLM-as-a-Judge via Response-Adapted References [95.29800580588592]
  RevisEvalは、応答適応参照による新しいテキスト生成評価パラダイムである。 RevisEvalは、理想的な参照が評価される応答に対する必要な関連性を維持するべきであるというキーオブザーバーによって駆動される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-07T16:50:47Z)
• Systematic Evaluation of LLM-as-a-Judge in LLM Alignment Tasks: Explainable Metrics and Diverse Prompt Templates [10.091146498861333]
  GPT-4のような商用の大規模言語モデル(LLM)は、近年、異なるアライメントアプローチの評価と比較に使われている。 LLM審査員の信頼性とアライメントを評価・比較・可視化する枠組みを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-23T11:49:01Z)
• 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)
• DnA-Eval: Enhancing Large Language Model Evaluation through Decomposition and Aggregation [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)
• FedEval-LLM: Federated Evaluation of Large Language Models on Downstream Tasks with Collective Wisdom [19.104850413126066]
  大規模言語モデル(LLM)の協調学習のための有望なソリューションとして、フェデレートラーニング(FL)が登場した。 ラベル付きテストセットと類似度に基づくメトリクスに依存する従来の評価手法は、許容できる答えのサブセットのみをカバーする。 我々は、ラベル付きテストセットや外部ツールに依存することなく、下流タスクにおけるLCMの信頼性の高い性能測定を提供するFedEval-LLMを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-18T15:46:26Z)
• Aligning with Human Judgement: The Role of Pairwise Preference in Large Language Model Evaluators [48.54465599914978]
  大規模言語モデル(LLM)は、生成された自然言語の品質を評価する上で有望な能力を示している。 LLMは依然として評価のバイアスを示しており、人間の評価と整合したコヒーレントな評価を生成するのに苦労することが多い。 Pairwise-preference Search (PairS)は、LLMを用いてペア比較を行い、候補テキストを効率よくランク付けする不確実性誘導探索手法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-25T17:11:28Z)
• F-Eval: Assessing Fundamental Abilities with Refined Evaluation Methods [102.98899881389211]
  F-Evalは、表現、常識、論理などの基本能力を評価するためのバイリンガル評価ベンチマークである。 参照不要な主観的タスクに対しては,APIモデルによるスコアの代替として,新たな評価手法を考案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-26T13:55:32Z)
• Post Turing: Mapping the landscape of LLM Evaluation [22.517544562890663]
  本稿では,アラン・チューリングによる基礎的疑問からAI研究の現代まで,大規模言語モデル (LLM) 評価の歴史的軌跡を追究する。 これらのモデルのより広範な社会的意味を考慮し、統一的な評価システムの必要性を強調した。 この作業は、AIコミュニティがLLM評価の課題に協力して対処し、信頼性、公正性、社会的な利益を保証するために役立ちます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-03T17:24:50Z)
• Don't Make Your LLM an Evaluation Benchmark Cheater [142.24553056600627]
  大規模言語モデル(LLM)は人工知能のフロンティアを大幅に進歩させ、モデルキャパシティを著しく向上させた。 モデル性能を評価するために, LLMの能力レベルを測定するための評価ベンチマークを構築するのが典型的な方法である。 評価ベンチマークを用いて不適切なリスクと影響について検討し,評価結果を誤って解釈する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-03T14:59:54Z)
• Large Language Models are Not Yet Human-Level Evaluators for Abstractive Summarization [66.08074487429477]
  抽象的な要約のための自動評価器として,大規模言語モデル(LLM)の安定性と信頼性について検討する。 また、ChatGPTとGPT-4は、一般的に使われている自動測定値よりも優れていますが、人間の代替品として準備ができていません。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T14:58:13Z)

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。