論文の概要: SedarEval: Automated Evaluation using Self-Adaptive Rubrics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15595v1
• Date: Sun, 26 Jan 2025 16:45:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:56:25.672507
• Title: SedarEval: Automated Evaluation using Self-Adaptive Rubrics
• Title（参考訳）: SedarEval: 自己適応型ルーブリックによる自動評価
• Authors: Zhiyuan Fan, Weinong Wang, Xing Wu, Debing Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,自己適応型ルーブリックに基づく新しい評価パラダイムを提案する。 SedarEvalは、細心の注意を払って1,000の質問から成り、それぞれが独自の自己適応型ルーリックを持っている。 我々は、人間の学級に取って代わるために、特殊評価器言語モデル(評価器LM)を訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.97150240417381
• License:
• Abstract: The evaluation paradigm of LLM-as-judge gains popularity due to its significant reduction in human labor and time costs. This approach utilizes one or more large language models (LLMs) to assess the quality of outputs from other LLMs. However, existing methods rely on generic scoring rubrics that fail to consider the specificities of each question and its problem-solving process, compromising precision and stability in assessments. Inspired by human examination scoring processes, we propose a new evaluation paradigm based on self-adaptive rubrics. Specifically, we create detailed scoring rubrics for each question, capturing the primary and secondary criteria in a structured format of scoring and deduction points that mimic a human evaluator's analytical process. Building on this paradigm, we further develop a novel benchmark called SedarEval, which covers a range of domains including long-tail knowledge, mathematics, coding, and logical reasoning. SedarEval consists of 1,000 meticulously crafted questions, each with its own self-adaptive rubric. To further streamline the evaluation, we train a specialized evaluator language model (evaluator LM) to supplant human graders. Using the same training data, our evaluator LM achieves a higher concordance rate with human grading results than other paradigms, including GPT-4, highlighting the superiority and efficiency of our approach. We release our dataset at https://github.com/wwn1233/sedareval.
• Abstract（参考訳）: LLM-as-judgeの評価パラダイムは、人的労働力と時間的コストの大幅な削減によって人気を博している。 このアプローチは1つ以上の大きな言語モデル(LLM)を使用して、他のLLMからの出力の品質を評価する。 しかし、既存の手法は、各質問の特異性とその問題解決過程を考慮せず、評価の精度と安定性を損なうような一般的なスコアリングルーブリックに依存している。 そこで本研究では, 自己適応型ルーブリックに基づく評価パラダイムを提案する。 具体的には、人間の評価者の分析過程を模倣したスコアと推論ポイントの構造化形式で、各質問に対する詳細なスコアリングルーブリックを作成し、プライマリとセカンダリの基準を抽出する。 このパラダイムに基づいて、我々はSedarEvalと呼ばれる新しいベンチマークをさらに発展させ、長い尾の知識、数学、コーディング、論理的推論を含む領域をカバーする。 SedarEvalは、細心の注意を払って1,000の質問から成り、それぞれが独自の自己適応型ルーリックを持っている。 評価の合理化を図るため,評価用言語モデル(評価用言語モデル,LM)の訓練を行った。 同じトレーニングデータを用いて、評価器LMは、GPT-4を含む他のパラダイムよりも、人間の評価結果との一致率が高く、このアプローチの優位性と効率性が強調される。 私たちはデータセットをhttps://github.com/wwn1233/sedareval.comでリリースしています。

関連論文リスト

• Unveiling Context-Aware Criteria in Self-Assessing LLMs [28.156979106994537]
  本研究では, 文脈認識基準(SALC)を各評価インスタンスに適した動的知識と統合した, 自己評価 LLM フレームワークを提案する。 経験的評価は,本手法が既存のベースライン評価フレームワークを著しく上回っていることを示す。 また,AlpacaEval2リーダボードにおけるLCWin-Rateの改善を,選好データ生成に使用する場合の12%まで改善した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-28T21:18:49Z)
• CompassJudger-1: All-in-one Judge Model Helps Model Evaluation and Evolution [74.41064280094064]
  textbfJudger-1は、最初のオープンソースのtextbfall-in-one judge LLMである。 CompassJudger-1は、優れた汎用性を示す汎用LLMである。 textbfJudgerBenchは、様々な主観評価タスクを含む新しいベンチマークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-21T17:56:51Z)
• The BiGGen Bench: A Principled Benchmark for Fine-grained Evaluation of Language Models with Language Models [94.31327813151208]
  BiGGen Benchは、77のタスクにわたるLMの9つの異なる能力を徹底的に評価するために設計された、原則化された世代ベンチマークである。 BiGGen Benchの重要な特徴は、インスタンス固有の評価基準の使用であり、人間の評価のニュアンスな識別を忠実に反映している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-09T12:30:30Z)
• Who Validates the Validators? Aligning LLM-Assisted Evaluation of LLM Outputs with Human Preferences [11.23629471911503]
  EvalGenは、評価基準の生成とアサーションの実装において、ユーザに自動アシストを提供する。 質的研究は、EvalGenに対する全体的なサポートを見出すが、主観性と反復的なアライメントのプロセスを強調している。 ユーザはアウトプットを格付けする基準が必要ですが、アウトプットのグレードは、ユーザが基準を定義するのに役立つのです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-18T15:45:27Z)
• HD-Eval: Aligning Large Language Model Evaluators Through Hierarchical Criteria Decomposition [92.17397504834825]
  HD-Evalは、大規模な言語モデル評価ツールと人間の好みを反復的に調整するフレームワークである。 HD-Evalは、人間の専門家の評価思想から本質を継承し、LLMに基づく評価器のアライメントを強化する。 3つの評価領域に関する広範囲な実験は、HD-Evalのさらなる整合状態評価器の優位性を実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-24T08:01:32Z)
• Calibrating LLM-Based Evaluator [92.17397504834825]
  マルチステージで勾配のないアプローチであるAutoCalibrateを提案し,LLMに基づく評価器を人間の好みに合わせて調整・調整する。 人間の嗜好を明示的にモデル化する代わりに、まず暗黙的に人間のラベルに含めます。 複数のテキスト品質評価データセットに関する実験は、校正による専門家評価との相関性を大幅に改善したことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-23T08:46:11Z)
• FLASK: Fine-grained Language Model Evaluation based on Alignment Skill Sets [69.91340332545094]
  FLASKは、人間に基づく評価とモデルに基づく評価の両方のためのきめ細かい評価プロトコルである。 モデル性能の全体像を得るためには,評価の微粒化が重要であることを実験的に観察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-20T14:56:35Z)
• Towards Automatic Evaluation of Dialog Systems: A Model-Free Off-Policy Evaluation Approach [84.02388020258141]
  強化学習におけるオフポリシ評価に基づく人間評価スコア推定のための新しいフレームワークであるENIGMAを提案する。 ENIGMAはいくつかの事前収集された経験データしか必要としないため、評価中にターゲットポリシーとのヒューマンインタラクションは不要である。 実験の結果,ENIGMAは人間の評価スコアと相関して既存手法よりも有意に優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-20T03:29:20Z)

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。