論文の概要: A Statistical Framework for Ranking LLM-Based Chatbots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18407v1
• Date: Tue, 24 Dec 2024 12:54:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-25 15:56:55.812389
• Title: A Statistical Framework for Ranking LLM-Based Chatbots
• Title（参考訳）: LLM型チャットボットのランク付けのための統計的枠組み
• Authors: Siavash Ameli, Siyuan Zhuang, Ion Stoica, Michael W. Mahoney,
• Abstract要約: 本稿では、ペア比較分析における特定の課題に対処するために、重要な進歩を取り入れた統計フレームワークを提案する。 まず,人力比較のグルーピング処理能力を高める要因付きタイモデルを提案する。 第2に、フレームワークを拡張して、競合間の共分散層をモデル化することで、パフォーマンス関係に関するより深い洞察を可能にします。 第三に、パラメータ非特異性に起因する最適化の課題を、新しい制約を導入することで解決する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.59268154690763
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have transformed natural language processing, with frameworks like Chatbot Arena providing pioneering platforms for evaluating these models. By facilitating millions of pairwise comparisons based on human judgments, Chatbot Arena has become a cornerstone in LLM evaluation, offering rich datasets for ranking models in open-ended conversational tasks. Building upon this foundation, we propose a statistical framework that incorporates key advancements to address specific challenges in pairwise comparison analysis. First, we introduce a factored tie model that enhances the ability to handle ties -- an integral aspect of human-judged comparisons -- significantly improving the model's fit to observed data. Second, we extend the framework to model covariance between competitors, enabling deeper insights into performance relationships and facilitating intuitive groupings into performance tiers. Third, we resolve optimization challenges arising from parameter non-uniqueness by introducing novel constraints, ensuring stable and interpretable parameter estimation. Through rigorous evaluation and extensive experimentation, our framework demonstrates substantial improvements over existing methods in modeling pairwise comparison data. To support reproducibility and practical adoption, we release leaderbot, an open-source Python package implementing our models and analyses.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理を変革し、Chatbot Arenaのようなフレームワークはこれらのモデルを評価するための先駆的なプラットフォームを提供する。 人間の判断に基づく数百万のペアワイズ比較を促進することで、Chatbot ArenaはLLM評価の基盤となり、オープンエンドの会話タスクにおけるランキングモデルのための豊富なデータセットを提供する。 この基盤を基盤として、ペア比較分析における特定の課題に対処するための重要な進歩を取り入れた統計的枠組みを提案する。 まず、人間の判断による比較の不可欠な側面であるネクタイを扱う能力を向上する要因付きネクタイモデルを導入し、観測データに適合するモデルを大幅に改善する。 第二に、フレームワークを拡張して、競合間の共分散をモデル化し、パフォーマンス関係の深い洞察を可能にし、直感的なグループ化をパフォーマンス層に促します。 第三に、新しい制約を導入し、安定かつ解釈可能なパラメータ推定を確実にすることで、パラメータ非特異性から生じる最適化の課題を解決する。 厳密な評価と広範囲な実験を通じて,本フレームワークは相互比較データのモデリングにおいて,既存の手法よりも大幅に改善されていることを示す。 再現性と実践的な採用をサポートするため、私たちはモデルと分析を実装するオープンソースのPythonパッケージであるLeadbotをリリースしました。

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