論文の概要: Pairwise or Pointwise? Evaluating Feedback Protocols for Bias in LLM-Based Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.14716v1
• Date: Sun, 20 Apr 2025 19:05:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-29 20:33:38.762606
• Title: Pairwise or Pointwise? Evaluating Feedback Protocols for Bias in LLM-Based Evaluation
• Title（参考訳）: ペアワイズかポイントワイズか : LLM評価におけるバイアスフィードバックプロトコルの評価
• Authors: Tuhina Tripathi, Manya Wadhwa, Greg Durrett, Scott Niekum,
• Abstract要約: フィードバックプロトコルの選択が評価信頼性に大きく影響し,系統的バイアスを生じさせることを示す。 特に、ペアワイズ評価プロトコルは、不注意な評価に対してより脆弱であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.380464382910375
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are widely used as proxies for human labelers in both training (Reinforcement Learning from AI Feedback) and large-scale response evaluation (LLM-as-a-judge). Alignment and evaluation are critical components in the development of reliable LLMs, and the choice of feedback protocol plays a central role in both but remains understudied. In this work, we show that the choice of feedback protocol (absolute scores versus relative preferences) can significantly affect evaluation reliability and induce systematic biases. In particular, we show that pairwise evaluation protocols are more vulnerable to distracted evaluation. Generator models can exploit spurious attributes (or distractor features) favored by the LLM judge, resulting in inflated scores for lower-quality outputs and misleading training signals. We find that absolute scoring is more robust to such manipulation, producing judgments that better reflect response quality and are less influenced by distractor features. Our results demonstrate that generator models can flip preferences by embedding distractor features, skewing LLM-as-a-judge comparisons and leading to inaccurate conclusions about model quality in benchmark evaluations. Pairwise preferences flip in about 35% of the cases, compared to only 9% for absolute scores. We offer recommendations for choosing feedback protocols based on dataset characteristics and evaluation objectives.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、トレーニング(AIフィードバックからの強化学習)と大規模応答評価(LLM-as-a-judge)の両方において、人間のラベル付けのためのプロキシとして広く使用されている。 調整と評価は信頼性の高いLCMの開発において重要な要素であり、フィードバックプロトコルの選択は双方において中心的な役割を果たすが、まだ検討されていない。 本研究では,フィードバックプロトコル(絶対スコアと相対選好)の選択が評価信頼性に大きく影響し,体系的バイアスを生じさせることを示す。 特に、ペアワイズ評価プロトコルは、不注意な評価に対してより脆弱であることを示す。 ジェネレータモデルは、LLM判事が好むスプリアス特性(またはイントラクタ特徴)を利用することができ、結果として低品質出力のスコアが膨らんだり、トレーニングシグナルを誤解させたりする。 絶対的なスコアリングはそのような操作に対してより堅牢であり、応答品質をよく反映し、邪魔な特徴の影響を受けない判断を生み出す。 この結果から, ジェネレータモデルでは, インタプリタ特徴を埋め込んだり, LLM-as-a-judgeの比較を行ったり, モデル品質に関する不正確な結論を出したりすることで, 選好を反転させることができることがわかった。 ペアワイズ選好は35%のケースで反転するが、絶対スコアは9%に過ぎなかった。 我々は,データセットの特徴と評価目標に基づくフィードバックプロトコルの選択を推奨する。

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