論文の概要: Chatbot Arena Meets Nuggets: Towards Explanations and Diagnostics in the Evaluation of LLM Responses

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.20006v1
• Date: Mon, 28 Apr 2025 17:24:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.535584
• Title: Chatbot Arena Meets Nuggets: Towards Explanations and Diagnostics in the Evaluation of LLM Responses
• Title（参考訳）: チャットボットアリーナとナゲット:LCM反応の評価における説明と診断に向けて
• Authors: Sahel Sharifymoghaddam, Shivani Upadhyay, Nandan Thakur, Ronak Pradeep, Jimmy Lin,
• Abstract要約: 当社のAutoNuggetizerフレームワークを使用して,LMArenaが提供する約7Kの検索アリーナバトルからのデータを分析する。 その結果,ナゲットスコアとヒトの嗜好との間に有意な相関が認められた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.2769075498271
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Battles, or side-by-side comparisons in so called arenas that elicit human preferences, have emerged as a popular approach to assessing the output quality of LLMs. Recently, this idea has been extended to retrieval-augmented generation (RAG) systems. While undoubtedly representing an advance in evaluation, battles have at least two drawbacks, particularly in the context of complex information-seeking queries: they are neither explanatory nor diagnostic. Recently, the nugget evaluation methodology has emerged as a promising approach to evaluate the quality of RAG answers. Nuggets decompose long-form LLM-generated answers into atomic facts, highlighting important pieces of information necessary in a "good" response. In this work, we apply our AutoNuggetizer framework to analyze data from roughly 7K Search Arena battles provided by LMArena in a fully automatic manner. Our results show a significant correlation between nugget scores and human preferences, showcasing promise in our approach to explainable and diagnostic system evaluations.
• Abstract（参考訳）: 戦い(Battles)とは、人間の嗜好を引き出すいわゆるアリーナにおける側面比較であり、LLMの出力品質を評価するための一般的なアプローチとして現れている。 近年、このアイデアは検索強化世代(RAG)システムに拡張されている。 明らかに評価の進歩を表しているが、戦闘には少なくとも2つの欠点があり、特に複雑な情報検索クエリの文脈では、説明的でも診断的でもない。 近年, ナゲット評価手法がRAG回答の質を評価するための有望なアプローチとして出現している。 ナゲットはLLM生成の長文の回答を原子的な事実に分解し、「良い」応答に必要な重要な情報を強調している。 本研究では,このAutoNuggetizerフレームワークを用いて,LMArenaが提供する約7K検索アリーナ戦のデータを,完全に自動で解析する。 その結果,ナゲットスコアとヒトの嗜好との間に有意な相関がみられた。

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