論文の概要: Training an LLM-as-a-Judge Model: Pipeline, Insights, and Practical Lessons

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02988v1
• Date: Wed, 05 Feb 2025 08:35:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-06 14:29:21.680325
• Title: Training an LLM-as-a-Judge Model: Pipeline, Insights, and Practical Lessons
• Title（参考訳）: LLM-as-a-Judgeモデルのトレーニング:パイプライン,インサイト,実践的教訓
• Authors: Renjun Hu, Yi Cheng, Libin Meng, Jiaxin Xia, Yi Zong, Xing Shi, Wei Lin,
• Abstract要約: 本稿では,文脈認識評価を行うLLM(en:en:en:en:en:en:en:en:LLMs)ジャッジであるThemisを紹介する。 Themisの開発パイプラインの概要を概観し、シナリオに依存した評価プロンプトを強調します。 メタ評価のための人間ラベル付きベンチマークを2つ導入し、テミスが人間の嗜好を経済的に高度に調整できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.954960702259918
• License:
• Abstract: The rapid advancement of large language models (LLMs) has opened new possibilities for their adoption as evaluative judges. This paper introduces Themis, a fine-tuned LLM judge that delivers sophisticated context-aware evaluations. We provide a comprehensive overview of the development pipeline for Themis, highlighting its scenario-dependent evaluation prompts and two novel methods for controlled instruction generation. These designs enable Themis to effectively distill evaluative skills from teacher models, while retaining flexibility for continuous development. We introduce two human-labeled benchmarks for meta-evaluation, demonstrating that Themis can achieve high alignment with human preferences in an economical manner. Additionally, we explore insights into the LLM-as-a-judge paradigm, revealing nuances in performance and the varied effects of reference answers. Notably, we observe that pure knowledge distillation from strong LLMs, though common, does not guarantee performance improvement through scaling. We propose a mitigation strategy based on instruction-following difficulty. Furthermore, we provide practical guidelines covering data balancing, prompt customization, multi-objective training, and metric aggregation. We aim for our method and findings, along with the fine-tuning data, benchmarks, and model checkpoints, to support future research and development in this area.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩は、評価審査員として採用する新たな可能性を開いた。 本稿では,洗練された文脈認識評価を行う微調整LDM判定器であるThemisを紹介する。 Themisの開発パイプラインの概要を概観し、シナリオに依存した評価プロンプトと、制御された命令生成のための2つの新しい方法を強調した。 これらの設計により、テミスは継続的な発展のための柔軟性を維持しながら、教師モデルから評価スキルを効果的に蒸留することができる。 メタ評価のための人間ラベル付きベンチマークを2つ導入し、テミスが人間の嗜好を経済的に高度に調整できることを実証した。 さらに, LLM-as-a-judgeパラダイムに対する洞察を探求し, 性能のニュアンスと参照応答の効果について考察した。 特に、強いLLMからの純粋な知識蒸留は、一般的ではあるが、スケーリングによる性能向上を保証していない。 本稿では,命令追従難度に基づく緩和戦略を提案する。 さらに、データバランシング、迅速なカスタマイズ、多目的トレーニング、およびメートル法アグリゲーションに関する実践的ガイドラインを提供する。 我々は,本分野における今後の研究開発を支援するため,詳細なデータ,ベンチマーク,モデルチェックポイントとともに,本手法と知見の実現を目指している。

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