論文の概要: Multi-Agent-as-Judge: Aligning LLM-Agent-Based Automated Evaluation with Multi-Dimensional Human Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21028v1
• Date: Mon, 28 Jul 2025 17:48:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:58.236993
• Title: Multi-Agent-as-Judge: Aligning LLM-Agent-Based Automated Evaluation with Multi-Dimensional Human Evaluation
• Title（参考訳）: マルチエージェント・アズ・ジャッジ:多次元人的評価によるLLMベース自動評価の調整
• Authors: Jiaju Chen, Yuxuan Lu, Xiaojie Wang, Huimin Zeng, Jing Huang, Jiri Gesi, Ying Xu, Bingsheng Yao, Dakuo Wang,
• Abstract要約: LLM-as-a-judge」パラダイムは、LLMエージェントを利用して人間の評価を確実にシミュレートする有望なアプローチに光を当てる。 関連文書から異なる次元の人格を自動構築できるマルチエージェント・アズ・ジャッジ評価フレームワークMAJ-EVALを提案する。 教育・医療分野での評価実験を行ったところ,MAJ-EVALは評価結果が人間の評価値とよく一致していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.60223310492119
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Nearly all human work is collaborative; thus, the evaluation of real-world NLP applications often requires multiple dimensions that align with diverse human perspectives. As real human evaluator resources are often scarce and costly, the emerging "LLM-as-a-judge" paradigm sheds light on a promising approach to leverage LLM agents to believably simulate human evaluators. Yet, to date, existing LLM-as-a-judge approaches face two limitations: persona descriptions of agents are often arbitrarily designed, and the frameworks are not generalizable to other tasks. To address these challenges, we propose MAJ-EVAL, a Multi-Agent-as-Judge evaluation framework that can automatically construct multiple evaluator personas with distinct dimensions from relevant text documents (e.g., research papers), instantiate LLM agents with the personas, and engage in-group debates with multi-agents to Generate multi-dimensional feedback. Our evaluation experiments in both the educational and medical domains demonstrate that MAJ-EVAL can generate evaluation results that better align with human experts' ratings compared with conventional automated evaluation metrics and existing LLM-as-a-judge methods.
• Abstract（参考訳）: したがって、現実世界のNLPアプリケーションの評価には、様々な人間の視点に合わせて複数の次元を必要とすることが多い。 実際の人的評価資源は希少で費用がかかるため、新たな「LLM-as-a-judge」パラダイムは、LLMエージェントを有効活用して人間の評価を確実にシミュレートする、有望なアプローチに光を当てる。 エージェントのペルソナ記述は、しばしば任意に設計され、フレームワークは他のタスクに一般化できない。 これらの課題に対処するために,MAJ-EVALというマルチエージェント・アズ・ジャッジ評価フレームワークを提案し,関連するテキスト文書(例えば研究論文)から異なる次元の複数の評価対象人格を自動的に構築し,LLMエージェントをペルソナでインスタンス化し,多次元フィードバックを生成するためにグループ内での議論を行う。 教育と医療の両分野における評価実験により,MAJ-EVALは従来の自動評価指標や既存のLCM-as-a-judge法と比較して,人間の評価値に適合する評価結果が得られた。

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