論文の概要: DAFE: LLM-Based Evaluation Through Dynamic Arbitration for Free-Form Question-Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.08542v1
• Date: Tue, 11 Mar 2025 15:29:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 15:45:57.515453
• Title: DAFE: LLM-Based Evaluation Through Dynamic Arbitration for Free-Form Question-Answering
• Title（参考訳）: DAFE:自由形式の質問応答のための動的割当てによるLCMに基づく評価
• Authors: Sher Badshah, Hassan Sajjad,
• Abstract要約: 大規模言語モデル評価のための動的アロケーションフレームワーク(DAFE)を提案する。 DAFEは2つの主要なLCM-as-judgesを採用し、不一致の場合のみ第3の仲裁を行う。 DAFEが一貫した、スケーラブルで、リソース効率の高いアセスメントを提供する能力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.879551933541345
• License:
• Abstract: Evaluating Large Language Models (LLMs) free-form generated responses remains a challenge due to their diverse and open-ended nature. Traditional supervised signal-based automatic metrics fail to capture semantic equivalence or handle the variability of open-ended responses, while human evaluation, though reliable, is resource-intensive. Leveraging LLMs as evaluators offers a promising alternative due to their strong language understanding and instruction-following capabilities. Taking advantage of these capabilities, we propose the Dynamic Arbitration Framework for Evaluation (DAFE), which employs two primary LLM-as-judges and engages a third arbitrator only in cases of disagreements. This selective arbitration prioritizes evaluation reliability while reducing unnecessary computational demands compared to conventional majority voting. DAFE utilizes task-specific reference answers with dynamic arbitration to enhance judgment accuracy, resulting in significant improvements in evaluation metrics such as Macro F1 and Cohen's Kappa. Through experiments, including a comprehensive human evaluation, we demonstrate DAFE's ability to provide consistent, scalable, and resource-efficient assessments, establishing it as a robust framework for evaluating free-form model outputs.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の評価 自由形式の応答は、多様でオープンな性質のため、依然として課題である。 従来の教師付き信号に基づく自動メトリクスは、セマンティックな等価性を捉えたり、オープンな応答の変動を処理するのに失敗するが、人間による評価は信頼できるが、リソース集約である。 LLMを評価として活用することは、強力な言語理解と命令フォロー機能のために、有望な代替手段を提供する。 そこで我々は,2つの LLM-as-judges を用いる動的アロケーション・フレームワーク (DAFE) を提案し,不一致の場合にのみ第3の仲裁を行う。 この選択的仲裁は、従来の多数決よりも不必要な計算要求を低減しつつ評価信頼性を優先する。 DAFEはタスク固有の基準回答と動的調停を利用して判断精度を高め、マクロF1やコーエンのカッパなどの評価指標を大幅に改善する。 総合的な人的評価を含む実験を通じて、DAFEが一貫した、スケーラブルで、リソース効率の高い評価を提供する能力を示し、自由形式のモデル出力を評価するための堅牢なフレームワークとして確立する。

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