Fugu-MT 論文翻訳(概要): Prompting a Weighting Mechanism into LLM-as-a-Judge in Two-Step: A Case Study

論文の概要: Prompting a Weighting Mechanism into LLM-as-a-Judge in Two-Step: A Case Study

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13396v1
Date: Wed, 19 Feb 2025 03:09:55 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-20 14:00:22.383795
Title: Prompting a Weighting Mechanism into LLM-as-a-Judge in Two-Step: A Case Study
Title（参考訳）: 2段階におけるLLM-as-a-Judgeへの重み付け機構の確立
Authors: Wenwen Xie, Gray Gwizdz, Dongji Feng,
Abstract要約: 言語モデル(LLM)は、自然言語生成(NLG)タスクを評価するための有望なツールとして登場した。本研究は,この制限に対処し,ケーススタディを提供するための効率的なプロンプト設計機構を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License:
Abstract: While Large Language Models (LLMs) have emerged as promising tools for evaluating Natural Language Generation (NLG) tasks, their effectiveness is limited by their inability to appropriately weigh the importance of different topics, often overemphasizing minor details while undervaluing critical information, leading to misleading assessments. Our work proposes an efficient prompt design mechanism to address this specific limitation and provide a case study. Through strategic prompt engineering that incorporates explicit importance weighting mechanisms, we enhance using LLM-as-a-Judge ability to prioritize relevant information effectively, as demonstrated by an average improvement of 6% in the Human Alignment Rate (HAR) metric.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語生成(NLG)タスクを評価するための有望なツールとして登場したが、それらの効果は、異なるトピックの重要性を適切に評価できないために制限されており、しばしば、重要な情報を過小評価しながら小さな詳細を強調し、誤った評価をもたらす。本研究は,この制限に対処し,ケーススタディを提供するための効率的なプロンプト設計機構を提案する。明示的な重要度重み付け機構を組み込んだ戦略的プロンプトエンジニアリングを通じて,人間アライメントレート(HAR)測定値の平均6%向上によって示されるように,LLM-as-a-Judge能力を用いて,関連情報を効果的に優先順位付けする。

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