論文の概要: Potential and Perils of Large Language Models as Judges of Unstructured Textual Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08167v2
• Date: Mon, 20 Jan 2025 17:34:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:18:50.992166
• Title: Potential and Perils of Large Language Models as Judges of Unstructured Textual Data
• Title（参考訳）: 非構造化テキストデータの判断における大規模言語モデルの可能性と限界
• Authors: Rewina Bedemariam, Natalie Perez, Sreyoshi Bhaduri, Satya Kapoor, Alex Gil, Elizabeth Conjar, Ikkei Itoku, David Theil, Aman Chadha, Naumaan Nayyar,
• Abstract要約: 本研究では,LLM-as-judgeモデルの有効性を検討した。 LLM-as-judgeは、人間に匹敵するスケーラブルなソリューションを提供するが、人間は微妙で文脈固有のニュアンスを検出するのに優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.631976908971572
• License:
• Abstract: Rapid advancements in large language models have unlocked remarkable capabilities when it comes to processing and summarizing unstructured text data. This has implications for the analysis of rich, open-ended datasets, such as survey responses, where LLMs hold the promise of efficiently distilling key themes and sentiments. However, as organizations increasingly turn to these powerful AI systems to make sense of textual feedback, a critical question arises, can we trust LLMs to accurately represent the perspectives contained within these text based datasets? While LLMs excel at generating human-like summaries, there is a risk that their outputs may inadvertently diverge from the true substance of the original responses. Discrepancies between the LLM-generated outputs and the actual themes present in the data could lead to flawed decision-making, with far-reaching consequences for organizations. This research investigates the effectiveness of LLM-as-judge models to evaluate the thematic alignment of summaries generated by other LLMs. We utilized an Anthropic Claude model to generate thematic summaries from open-ended survey responses, with Amazon's Titan Express, Nova Pro, and Meta's Llama serving as judges. This LLM-as-judge approach was compared to human evaluations using Cohen's kappa, Spearman's rho, and Krippendorff's alpha, validating a scalable alternative to traditional human centric evaluation methods. Our findings reveal that while LLM-as-judge offer a scalable solution comparable to human raters, humans may still excel at detecting subtle, context-specific nuances. Our research contributes to the growing body of knowledge on AI assisted text analysis. Further, we provide recommendations for future research, emphasizing the need for careful consideration when generalizing LLM-as-judge models across various contexts and use cases.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルの急速な進歩は、構造化されていないテキストデータの処理と要約に関して、目覚ましい能力を解き放ちました。 これは、LLMがキーテーマや感情を効率的に蒸留するという約束を保っている調査応答のような、リッチでオープンなデータセットの分析に影響を及ぼす。 しかし、組織がテキストベースのフィードバックを理解するためにこれらの強力なAIシステムに目を向けるにつれて、重要な疑問が生まれ、これらのテキストベースのデータセットに含まれる視点を正確に表現するためにLLMを信頼できるだろうか? LLMは人間のような要約を生成するのに優れていますが、その出力が元の反応の真の物質から必然的に分岐するリスクがあります。 LLMが生成したアウトプットとデータに存在する実際のテーマの相違は、決定の欠陥につながる可能性がある。 本研究では,LLM-as-judgeモデルの有効性を検討した。 我々は,AmazonのTitan Express,Nova Pro,MetaのLlamaを審査員として,オープンエンドサーベイ応答からテーマ要約を生成するために,Arthhropic Claudeモデルを利用した。 このLSM-as-judgeアプローチは、コーエンのkaappa、スピアマンのrho、クリッペンドルフのαを用いた人間の評価と比較され、従来の人間中心評価法に代わるスケーラブルな代替手段を検証した。 LLM-as-judgeは、人間に匹敵するスケーラブルなソリューションを提供するが、人間は微妙で文脈固有のニュアンスを検出するのに優れている。 我々の研究は、AIによるテキスト分析に関する知識の増大に寄与している。 さらに,LLM-as-judgeモデルを様々な状況やユースケースにまたがって一般化する際の注意深い考察の必要性を強調し,今後の研究への提言を行う。

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