論文の概要: Aspect-Guided Multi-Level Perturbation Analysis of Large Language Models in Automated Peer Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12510v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 03:50:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:03:02.228395
• Title: Aspect-Guided Multi-Level Perturbation Analysis of Large Language Models in Automated Peer Review
• Title（参考訳）: 自動ピアレビューにおける大規模言語モデルのアスペクト誘導マルチレベル摂動解析
• Authors: Jiatao Li, Yanheng Li, Xinyu Hu, Mingqi Gao, Xiaojun Wan,
• Abstract要約: 自動ピアレビューにおいて,大規模言語モデル(LLM)の堅牢性を評価するために,アスペクト誘導多段階摂動フレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、ピアレビュープロセスペーパー、レビュー、そして、いくつかの品質面における反論の3つの重要な要素における摂動を探求する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.05498398665352
• License:
• Abstract: We propose an aspect-guided, multi-level perturbation framework to evaluate the robustness of Large Language Models (LLMs) in automated peer review. Our framework explores perturbations in three key components of the peer review process-papers, reviews, and rebuttals-across several quality aspects, including contribution, soundness, presentation, tone, and completeness. By applying targeted perturbations and examining their effects on both LLM-as-Reviewer and LLM-as-Meta-Reviewer, we investigate how aspect-based manipulations, such as omitting methodological details from papers or altering reviewer conclusions, can introduce significant biases in the review process. We identify several potential vulnerabilities: review conclusions that recommend a strong reject may significantly influence meta-reviews, negative or misleading reviews may be wrongly interpreted as thorough, and incomplete or hostile rebuttals can unexpectedly lead to higher acceptance rates. Statistical tests show that these biases persist under various Chain-of-Thought prompting strategies, highlighting the lack of robust critical evaluation in current LLMs. Our framework offers a practical methodology for diagnosing these vulnerabilities, thereby contributing to the development of more reliable and robust automated reviewing systems.
• Abstract（参考訳）: 自動ピアレビューにおいて,大規模言語モデル(LLM)の堅牢性を評価するために,アスペクト誘導多段階摂動フレームワークを提案する。 本フレームワークは, コントリビューション, 健全性, プレゼンテーション, トーン, 完全性など, さまざまな品質面において, ピアレビュープロセスペーパー, レビュー, 反論の3つの重要な構成要素の摂動について検討する。 LLM-as-Reviewer と LLM-as-Meta-Reviewer の両方に目標摂動を適用し,その効果を検証することにより,論文の方法論的詳細を省略したり,レビューの結論を変更したりするアスペクトベースの操作が,レビュープロセスに重大なバイアスをもたらすかを検討する。 強い拒絶を推奨するレビューの結論は、メタレビューに大きく影響し、否定的あるいは誤解を招くレビューは、誤って徹底的に解釈され、不完全または敵対的な反論は、予期しないほど高い受け入れ率につながる可能性がある。 統計的テストでは、これらのバイアスは様々なチェーン・オブ・サート(Chain-of-Thought)戦略の下で持続し、現在のLLMにおいて堅牢な批判的評価が欠如していることが示されている。 我々のフレームワークは、これらの脆弱性を診断するための実践的な方法論を提供し、より信頼性が高く堅牢な自動レビューシステムの開発に寄与する。

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