論文の概要: RealCritic: Towards Effectiveness-Driven Evaluation of Language Model Critiques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14492v1
• Date: Fri, 24 Jan 2025 13:48:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-27 14:58:50.397999
• Title: RealCritic: Towards Effectiveness-Driven Evaluation of Language Model Critiques
• Title（参考訳）: RealCritic: 言語モデル批判の効率駆動評価を目指して
• Authors: Zhengyang Tang, Ziniu Li, Zhenyang Xiao, Tian Ding, Ruoyu Sun, Benyou Wang, Dayiheng Liu, Fei Huang, Tianyu Liu, Bowen Yu, Junyang Lin,
• Abstract要約: 我々は,Large Language Models (LLMs) の批判能力を評価するために設計された新しいベンチマークを導入する。 通常、オープンループ方式で機能する既存のベンチマークとは異なり、我々のアプローチでは、批判から生成された修正の質を評価するクローズドループ手法を採用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.861013614500024
• License:
• Abstract: Critiques are important for enhancing the performance of Large Language Models (LLMs), enabling both self-improvement and constructive feedback for others by identifying flaws and suggesting improvements. However, evaluating the critique capabilities of LLMs presents a significant challenge due to the open-ended nature of the task. In this work, we introduce a new benchmark designed to assess the critique capabilities of LLMs. Unlike existing benchmarks, which typically function in an open-loop fashion, our approach employs a closed-loop methodology that evaluates the quality of corrections generated from critiques. Moreover, the benchmark incorporates features such as self-critique, cross-critique, and iterative critique, which are crucial for distinguishing the abilities of advanced reasoning models from more classical ones. We implement this benchmark using eight challenging reasoning tasks. We have several interesting findings. First, despite demonstrating comparable performance in direct chain-of-thought generation, classical LLMs significantly lag behind the advanced reasoning-based model o1-mini across all critique scenarios. Second, in self-critique and iterative critique settings, classical LLMs may even underperform relative to their baseline capabilities. We hope that this benchmark will serve as a valuable resource to guide future advancements. The code and data are available at \url{https://github.com/tangzhy/RealCritic}.
• Abstract（参考訳）: 批判はLarge Language Models(LLMs)のパフォーマンスを高めるために重要であり、欠陥を特定し、改善を提案することで、他人に対する自己改善と建設的なフィードバックの両方を可能にする。 しかし, LLMの批判的能力を評価することは, タスクのオープンエンドな性質のために大きな課題となる。 本研究では,LLMの批判的能力を評価するための新しいベンチマークを提案する。 通常、オープンループ方式で機能する既存のベンチマークとは異なり、我々のアプローチでは、批判から生成された修正の質を評価するクローズドループ手法を採用している。 さらに、このベンチマークには自己批判、横断的批判、反復的批判といった特徴が組み込まれており、これは高度な推論モデルの能力とより古典的なものとの区別に不可欠である。 8つの困難な推論タスクを使ってこのベンチマークを実装します。 いくつかの興味深い発見がある。 第一に、直列連鎖生成において同等のパフォーマンスを示すにもかかわらず、古典的なLLMは、すべての批判シナリオにおいて高度な推論ベースのモデルo1-miniよりもかなり遅れている。 第二に、自己批判的かつ反復的批判的設定では、古典的なLLMはベースライン能力よりも性能が劣る可能性がある。 このベンチマークが将来の進歩を導く貴重なリソースになることを期待しています。 コードとデータは \url{https://github.com/tangzhy/RealCritic} で公開されている。

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