論文の概要: Persona-Augmented Benchmarking: Evaluating LLMs Across Diverse Writing Styles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22168v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 18:59:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:17.819748
• Title: Persona-Augmented Benchmarking: Evaluating LLMs Across Diverse Writing Styles
• Title（参考訳）: Persona-Augmented Benchmarking: 横書きスタイルにおけるLLMの評価
• Authors: Kimberly Le Truong, Riccardo Fogliato, Hoda Heidari, Zhiwei Steven Wu,
• Abstract要約: さまざまなモデルやタスクにまたがって、低いか高いパフォーマンスを連続的に引き起こす異なる書き込みスタイルを特定します。 我々の研究は、既存のベンチマークを拡大するためのスケーラブルなアプローチを提供し、LLM性能の測定に提供される評価の外部的妥当性を改善します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.121191446326876
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Current benchmarks for evaluating Large Language Models (LLMs) often do not exhibit enough writing style diversity, with many adhering primarily to standardized conventions. Such benchmarks do not fully capture the rich variety of communication patterns exhibited by humans. Thus, it is possible that LLMs, which are optimized on these benchmarks, may demonstrate brittle performance when faced with "non-standard" input. In this work, we test this hypothesis by rewriting evaluation prompts using persona-based LLM prompting, a low-cost method to emulate diverse writing styles. Our results show that, even with identical semantic content, variations in writing style and prompt formatting significantly impact the estimated performance of the LLM under evaluation. Notably, we identify distinct writing styles that consistently trigger either low or high performance across a range of models and tasks, irrespective of model family, size, and recency. Our work offers a scalable approach to augment existing benchmarks, improving the external validity of the assessments they provide for measuring LLM performance across linguistic variations.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)を評価するための現在のベンチマークでは、多くの場合、書式スタイルの多様性が十分に示されていない。 このようなベンチマークは、人間が提示する多様なコミュニケーションパターンを完全には捉えていない。 したがって、これらのベンチマークに最適化されたLCMは、"非標準"入力に直面すると不安定な性能を示す可能性がある。 本研究では,多種多様な書体をエミュレートする低コストな手法であるペルソナ型LCMプロンプトを用いて,評価プロンプトを書き換えることにより,この仮説を検証する。 この結果から,同一のセマンティックコンテンツであっても,書式や書式の違いがLLMの評価性能に大きく影響していることが示唆された。 特に、モデルファミリ、サイズ、正確性に関係なく、さまざまなモデルやタスクに対して、低またはハイパフォーマンスを一貫して引き起こす異なる書き込みスタイルを特定します。 我々の研究は、既存のベンチマークを拡張するためのスケーラブルなアプローチを提供し、言語的バリエーションを越えてLLM性能を測定するための評価の外部的妥当性を改善した。

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