論文の概要: Investigating Non-Transitivity in LLM-as-a-Judge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14074v1
• Date: Wed, 19 Feb 2025 19:59:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:30:13.556451
• Title: Investigating Non-Transitivity in LLM-as-a-Judge
• Title（参考訳）: LLM-as-a-Judgeにおける非遷移性の検討
• Authors: Yi Xu, Laura Ruis, Tim Rocktäschel, Robert Kirk,
• Abstract要約: 本稿では,AlpacaEvalフレームワークにおける非透過性の存在について検討し,モデルランキングに対するその影響を分析する。 ラウンドロビントーナメントの計算コストに対処するため,スイス・ワイズ・イテレーティブ・マッチメイキング(Swim)トーナメントを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.358802214160697
• License:
• Abstract: Automatic evaluation methods based on large language models (LLMs) are emerging as the standard tool for assessing the instruction-following abilities of LLM-based agents. The most common method in this paradigm, pairwise comparisons with a baseline model, critically depends on the assumption of transitive preferences. However, the validity of this assumption remains largely unexplored. In this study, we investigate the presence of non-transitivity within the AlpacaEval framework and analyze its effects on model rankings. We find that LLM judges exhibit non-transitive preferences, leading to rankings that are sensitive to the choice of the baseline model. To mitigate this issue, we show that round-robin tournaments combined with Bradley-Terry models of preference can produce more reliable rankings. Notably, our method increases both the Spearman correlation and the Kendall correlation with Chatbot Arena (95.0% -> 96.4% and 82.1% -> 86.3% respectively). To address the computational cost of round-robin tournaments, we propose Swiss-Wise Iterative Matchmaking (Swim) tournaments, using a dynamic matching strategy to capture the benefits of round-robin tournaments while maintaining computational efficiency.
• Abstract（参考訳）: LLMエージェントの命令追従能力を評価するための標準ツールとして,大規模言語モデル(LLM)に基づく自動評価手法が登場している。 このパラダイムにおける最も一般的な方法である、ベースラインモデルとのペアワイズ比較は、推移的選好の仮定に大きく依存する。 しかし、この仮定の妥当性はほとんど解明されていない。 本研究では,AlpacaEvalフレームワークにおける非透過性の存在について検討し,モデルランキングに対するその影響を分析する。 LLM審査員は非推移的選好を示し、基準モデルの選択に敏感なランク付けにつながる。 この問題を緩和するために、Bradley-Terryモデルのラウンドロビントーナメントと組み合わせることで、より信頼性の高いランキングが得られることを示す。 特にスピアマン相関とケンドール相関をチャトボット・アリーナ(95.0%->96.4%->82.1%->86.3%)と比較した。 ラウンドロビントーナメントの計算コストに対処するため,スイス・ワイズ反復試合(Swim)トーナメントを提案する。

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