論文の概要: UniCBE: An Uniformity-driven Comparing Based Evaluation Framework with Unified Multi-Objective Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11454v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 05:28:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:12:33.960239
• Title: UniCBE: An Uniformity-driven Comparing Based Evaluation Framework with Unified Multi-Objective Optimization
• Title（参考訳）: UniCBE: 統一多目的最適化を用いた一様比較に基づく評価フレームワーク
• Authors: Peiwen Yuan, Shaoxiong Feng, Yiwei Li, Xinglin Wang, Yueqi Zhang, Jiayi Shi, Chuyi Tan, Boyuan Pan, Yao Hu, Kan Li,
• Abstract要約: 統一統一性駆動型CBEフレームワークUniCBEを提案する。 AlpacaEvalベンチマークでは、UniCBEは評価予算の17%以上を削減し、Pearsonと地上の真実との相関は0.995を超えている。 新しいモデルが継続的に導入されるシナリオでは、UniCBEは評価コストの50%以上を節約できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.673388630963807
• License:
• Abstract: Human preference plays a significant role in measuring large language models and guiding them to align with human values. Unfortunately, current comparing-based evaluation (CBE) methods typically focus on a single optimization objective, failing to effectively utilize scarce yet valuable preference signals. To address this, we delve into key factors that can enhance the accuracy, convergence, and scalability of CBE: suppressing sampling bias, balancing descending process of uncertainty, and mitigating updating uncertainty. Following the derived guidelines, we propose UniCBE, a unified uniformity-driven CBE framework which simultaneously optimize these core objectives by constructing and integrating three decoupled sampling probability matrices, each designed to ensure uniformity in specific aspects. We further ablate the optimal tuple sampling and preference aggregation strategies to achieve efficient CBE. On the AlpacaEval benchmark, UniCBE saves over 17% of evaluation budgets while achieving a Pearson correlation with ground truth exceeding 0.995, demonstrating excellent accuracy and convergence. In scenarios where new models are continuously introduced, UniCBE can even save over 50% of evaluation costs, highlighting its improved scalability.
• Abstract（参考訳）: 人間の嗜好は、大きな言語モデルを測定し、人間の価値観に合わせるよう導く上で重要な役割を果たす。 残念なことに、現在の比較ベース評価(CBE)手法は、通常は単一の最適化目標に重点を置いており、少ないが価値のある選好信号の有効利用に失敗した。 そこで我々は,CBEの精度,収束性,拡張性を向上する重要な要因を探索し,サンプリングバイアスの抑制,不確実性の低下過程のバランス,不確実性の緩和について検討する。 提案するUniCBE(UniCBE)は,3つの分離されたサンプリング確率行列の構築と統合により,それぞれの目的を同時に最適化する統一一様性駆動型CBEフレームワークである。 さらに,効率的なCBEを実現するために,最適タプルサンプリングと選好アグリゲーション戦略を改良する。 AlpacaEvalベンチマークでは、UniCBEは評価予算の17%以上を削減し、Pearson相関は0.995を超え、精度と収束性に優れていた。 新しいモデルが継続的に導入されるシナリオでは、UniCBEは50%以上の評価コストを節約し、スケーラビリティの向上を強調します。

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