論文の概要: Tuning LLM Judge Design Decisions for 1/1000 of the Cost

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17178v3
• Date: Tue, 18 Mar 2025 09:09:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-19 16:29:10.960934
• Title: Tuning LLM Judge Design Decisions for 1/1000 of the Cost
• Title（参考訳）: 1/1000ドルのLCM判定設計の調整
• Authors: David Salinas, Omar Swelam, Frank Hutter,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、しばしば人為的なアノテーションを必要とする。 この問題に対処するため、2つのLLMの出力を比較するLLMベースの審査員が提案されている。 いくつかのアプローチが提案されているが、異なる論文の間には多くの相反する要因が存在する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.06346155380305
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Evaluating Large Language Models (LLMs) often requires costly human annotations. To address this, LLM-based judges have been proposed, which compare the outputs of two LLMs enabling the ranking of models without human intervention. While several approaches have been proposed, many confounding factors are present between different papers. For instance the model, the prompt and other hyperparameters are typically changed at the same time making apple-to-apple comparisons challenging. In this paper, we propose to systematically analyze and tune hyperparameter of LLM judges. To alleviate the high cost of evaluating a judge, we propose to leverage multi-objective multi-fidelity which allows to find judges that trades accuracy for cost and also reduce significantly the cost of the search. Our method identifies judges that not only outperform existing benchmarks in accuracy and cost-efficiency but also utilize open-weight models, ensuring greater accessibility and reproducibility.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)を評価するには、しばしば人為的なアノテーションが必要となる。 この問題を解決するために、LLMベースの審査員が提案され、人間の介入なしにモデルのランク付けを可能にする2つのLCMの出力を比較した。 いくつかのアプローチが提案されているが、異なる論文の間には多くの相反する要因が存在する。 例えば、モデル、プロンプトや他のハイパーパラメータは、通常、同時に変更されるため、リンゴとリンゴの比較は困難である。 本稿では,LLM審査員のハイパーパラメータを系統的に解析し,チューニングすることを提案する。 審査員の評価に要する高コストを緩和するために,複数目的の多忠実さを活用して,コストの正確さを判断し,検索コストを大幅に削減する手法を提案する。 提案手法は,既存のベンチマークを精度とコスト効率で上回るだけでなく,オープンウェイトモデルも活用し,アクセシビリティと再現性の向上を図る。

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