論文の概要: Quantitative LLM Judges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.02945v1
• Date: Tue, 03 Jun 2025 14:44:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:35.797674
• Title: Quantitative LLM Judges
• Title（参考訳）: 定量LDM判定器
• Authors: Aishwarya Sahoo, Jeevana Kruthi Karnuthala, Tushar Parmanand Budhwani, Pranchal Agarwal, Sankaran Vaidyanathan, Alexa Siu, Franck Dernoncourt, Jennifer Healey, Nedim Lipka, Ryan Rossi, Uttaran Bhattacharya, Branislav Kveton,
• Abstract要約: 本研究では,既存のLLM審査員の評価スコアを,与えられた領域における人間の評価スコアと整合させる定量的LLM判定者を提案する。 モデルは、裁判官のテキスト評価とスコアを用いて、原判事のスコアを改善するために訓練される。 実験により, 定量的な判断は, ポストホックモデリングにより, 既存の判断の予測力を効果的に向上できることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.676042957523045
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: LLM-as-a-judge is a framework in which a large language model (LLM) automatically evaluates the output of another LLM. We propose quantitative LLM judges, which align evaluation scores of existing LLM judges to human scores in a given domain using regression models. The models are trained to improve the score of the original judge by using the judge's textual evaluation and score. We present four quantitative judges for different types of absolute and relative feedback, which showcases the generality and versatility of our framework. Our framework is more computationally efficient than supervised fine-tuning and can be more statistically efficient when human feedback is limited, which is expected in most applications of our work. We validate these claims empirically on four datasets using two base judges. Our experiments show that quantitative judges can effectively improve the predictive power of existing judges through post-hoc modeling.
• Abstract（参考訳）: LLM-as-a-judgeは、大きな言語モデル(LLM)が別のLLMの出力を自動的に評価するフレームワークである。 回帰モデルを用いて,既存のLLM判定値と人間の評価値とを一致させる定量的LLM判定値を提案する。 モデルは、裁判官のテキスト評価とスコアを用いて、原判事のスコアを改善するために訓練される。 絶対的および相対的フィードバックの異なるタイプについて,4つの定量的な判断を行い,フレームワークの汎用性と汎用性を示す。 我々のフレームワークは教師付き微調整よりも計算効率が良く、人間のフィードバックが制限されたときに統計的に効率的になる。 2つの基本判断器を用いて,これらの主張を4つのデータセット上で実証的に検証する。 実験により, 定量的な判断は, ポストホックモデリングにより, 既存の判断の予測力を効果的に向上できることが示された。

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