論文の概要: Can Reasoning Help Large Language Models Capture Human Annotator Disagreement?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.19467v2
• Date: Mon, 04 Aug 2025 07:19:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 20:32:48.622578
• Title: Can Reasoning Help Large Language Models Capture Human Annotator Disagreement?
• Title（参考訳）: Reasoningは、大言語モデルが人間のアノテーションの診断を捉えるのに役立つか?
• Authors: Jingwei Ni, Yu Fan, Vilém Zouhar, Donya Rooein, Alexander Hoyle, Mrinmaya Sachan, Markus Leippold, Dirk Hovy, Elliott Ash,
• Abstract要約: ヒトのアノテーションの変化(つまり不一致)は、NLPでは一般的である。 異なる推論条件が大言語モデルの不一致モデルに与える影響を評価する。 意外なことに、RLVRスタイルの推論は不一致モデリングにおいて性能を低下させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.32752330104775
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Variation in human annotation (i.e., disagreements) is common in NLP, often reflecting important information like task subjectivity and sample ambiguity. Modeling this variation is important for applications that are sensitive to such information. Although RLVR-style reasoning (Reinforcement Learning with Verifiable Rewards) has improved Large Language Model (LLM) performance on many tasks, it remains unclear whether such reasoning enables LLMs to capture informative variation in human annotation. In this work, we evaluate the influence of different reasoning settings on LLM disagreement modeling. We systematically evaluate each reasoning setting across model sizes, distribution expression methods, and steering methods, resulting in 60 experimental setups across 3 tasks. Surprisingly, our results show that RLVR-style reasoning degrades performance in disagreement modeling, while naive Chain-of-Thought (CoT) reasoning improves the performance of RLHF LLMs (RL from human feedback). These findings underscore the potential risk of replacing human annotators with reasoning LLMs, especially when disagreements are important.
• Abstract（参考訳）: 人間のアノテーションの変化(つまり不一致)は、NLPにおいて一般的であり、しばしばタスク主観性やサンプルのあいまいさといった重要な情報を反映している。 このような情報に敏感なアプリケーションには、このバリエーションをモデル化することが重要です。 RLVR型推論(Reinforcement Learning with Verifiable Rewards)は多くのタスクにおいてLLM(Large Language Model)の性能を改善しているが、そのような推論によってLLMが人間のアノテーションにおける情報的変化を捉えることができるかどうかは不明だ。 本研究では,LLMの不一致モデルに対する異なる推論条件の影響を評価する。 モデルサイズ, 分布表現法, ステアリング法にまたがる各推論設定を体系的に評価し, 3つのタスクにまたがる60の実験的なセットアップを実現した。 意外なことに,RLVRスタイルの推論は不一致モデルにおいて性能を低下させるが,CoT(Chain-of-Thought)推論は人間からのフィードバックからRLHF LLM(RL)の性能を向上させる。 これらの知見はヒトのアノテーターをLDMに置き換える可能性、特に不一致が重要である場合の可能性を浮き彫りにしている。

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