論文の概要: LLM-as-a-Judge: Reassessing the Performance of LLMs in Extractive QA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.11972v1
• Date: Wed, 16 Apr 2025 11:08:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-17 14:40:02.903973
• Title: LLM-as-a-Judge: Reassessing the Performance of LLMs in Extractive QA
• Title（参考訳）: LLM-as-a-Judge:抽出QAにおけるLCMの性能の再評価
• Authors: Xanh Ho, Jiahao Huang, Florian Boudin, Akiko Aizawa,
• Abstract要約: LLM-as-a-judgeを用いて4つの読解QAデータセット間でQAモデルの性能を再評価する。 その結果, LLM-as-a-judgeは人間の判断と強く相関しており, 従来のEM/F1メトリクスを置き換えることができることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.86922657261678
• License:
• Abstract: Extractive reading comprehension question answering (QA) datasets are typically evaluated using Exact Match (EM) and F1-score, but these metrics often fail to fully capture model performance. With the success of large language models (LLMs), they have been employed in various tasks, including serving as judges (LLM-as-a-judge). In this paper, we reassess the performance of QA models using LLM-as-a-judge across four reading comprehension QA datasets. We examine different families of LLMs and various answer types to evaluate the effectiveness of LLM-as-a-judge in these tasks. Our results show that LLM-as-a-judge is highly correlated with human judgments and can replace traditional EM/F1 metrics. By using LLM-as-a-judge, the correlation with human judgments improves significantly, from 0.17 (EM) and 0.36 (F1-score) to 0.85. These findings confirm that EM and F1 metrics underestimate the true performance of the QA models. While LLM-as-a-judge is not perfect for more difficult answer types (e.g., job), it still outperforms EM/F1, and we observe no bias issues, such as self-preference, when the same model is used for both the QA and judgment tasks.
• Abstract（参考訳）: 抽出読解質問応答(QA)データセットは通常、Exact Match(EM)とF1スコアを使用して評価される。 大型言語モデル(LLM)の成功により、審査員(LLM-as-a-judge)など、様々なタスクに採用されている。 本稿では,4つの読解QAデータセットに対してLLM-as-a-judgeを用いてQAモデルの性能を再評価する。 これらの課題におけるLLM-as-a-judgeの有効性を評価するために,LLMの異なるファミリーと様々な回答タイプについて検討した。 その結果, LLM-as-a-judgeは人間の判断と強く相関しており, 従来のEM/F1メトリクスを置き換えることができることがわかった。 LLM-as-a-judgeを用いることで、人間の判断との相関は0.17(EM)と0.36(F1スコア)から0.85に改善する。 これらの結果から,EMとF1はQAモデルの真の性能を過小評価していることがわかった。 LLM-as-a-judgeは、より難しい回答タイプ(例えば、ジョブ)には適さないが、EM/F1よりも優れており、QAと判断タスクの両方に同じモデルが使われている場合、自己参照のようなバイアスの問題も観察しない。

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