論文の概要: When AIs Judge AIs: The Rise of Agent-as-a-Judge Evaluation for LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.02994v1
• Date: Tue, 05 Aug 2025 01:42:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-06 18:18:55.734357
• Title: When AIs Judge AIs: The Rise of Agent-as-a-Judge Evaluation for LLMs
• Title（参考訳）: AIがAIを判断する: LLMのエージェント・アズ・ア・ジャッジ評価の台頭
• Authors: Fangyi Yu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は能力と自律性が向上し、特にオープンで複雑なタスクにおいて、アウトプットの評価が重要なボトルネックとなっている。 新たなパラダイムが生まれつつある。AIエージェントを評価対象として使用することだ。 本稿では,エージェント・アズ・ア・ジャッジの概念を定義し,単一モデル審査員から動的マルチエージェント・ディスカッション・フレームワークへの進化を辿り,その強みと欠点を批判的に検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.575522204707958
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As large language models (LLMs) grow in capability and autonomy, evaluating their outputs-especially in open-ended and complex tasks-has become a critical bottleneck. A new paradigm is emerging: using AI agents as the evaluators themselves. This "agent-as-a-judge" approach leverages the reasoning and perspective-taking abilities of LLMs to assess the quality and safety of other models, promising calable and nuanced alternatives to human evaluation. In this review, we define the agent-as-a-judge concept, trace its evolution from single-model judges to dynamic multi-agent debate frameworks, and critically examine their strengths and shortcomings. We compare these approaches across reliability, cost, and human alignment, and survey real-world deployments in domains such as medicine, law, finance, and education. Finally, we highlight pressing challenges-including bias, robustness, and meta evaluation-and outline future research directions. By bringing together these strands, our review demonstrates how agent-based judging can complement (but not replace) human oversight, marking a step toward trustworthy, scalable evaluation for next-generation LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の能力と自律性が向上するにつれて、特にオープンで複雑なタスクにおいて、アウトプットの評価が重大なボトルネックとなっている。 新たなパラダイムが生まれつつある。AIエージェントを評価対象として使用することだ。 この「エージェント・アズ・ア・ジャッジ(Adnt-as-a-judge)」アプローチは、LCMの推論と視点取り能力を活用して、他のモデルの品質と安全性を評価し、人間の評価に対する計算可能でニュアンスな代替案を約束する。 本稿では,エージェント・アズ・ア・ジャッジの概念を定義し,単一モデル審査員から動的マルチエージェント・ディスカッション・フレームワークへの進化を辿り,その強みと欠点を批判的に検証する。 これらのアプローチを信頼性、コスト、人的アライメントにわたって比較し、医療、法律、金融、教育といった領域における現実世界の展開を調査します。 最後に、バイアス、ロバスト性、メタ評価などの課題を強調し、今後の研究の方向性を概説する。 これらのストランドをまとめることで、エージェントベースの判断が人間の監督を補完する(しかし置き換えない)ことを示し、次世代LCMの信頼性とスケーラブルな評価に向けた一歩を踏み出した。

関連論文リスト

• Multi-Agent-as-Judge: Aligning LLM-Agent-Based Automated Evaluation with Multi-Dimensional Human Evaluation [36.60223310492119]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-28T17:48:40Z)
• The AI Imperative: Scaling High-Quality Peer Review in Machine Learning [49.87236114682497]
  AIによるピアレビューは、緊急の研究とインフラの優先事項になるべきだ、と私たちは主張する。 我々は、事実検証の強化、レビュアーのパフォーマンスの指導、品質改善における著者の支援、意思決定におけるAC支援におけるAIの具体的な役割を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-09T18:37:14Z)
• Evolutionary Perspectives on the Evaluation of LLM-Based AI Agents: A Comprehensive Survey [45.485318955120924]
  従来の大規模言語モデル(LLM)からより高度なAIエージェントへの移行は、重要な進化のステップである。 既存の評価フレームワークは、LLMチャットボットとAIエージェントの区別を曖昧にし、適切なベンチマークを選択する研究者の間で混乱を招くことが多い。 本稿では,進化的観点からの現在の評価手法の体系的分析を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-06T17:52:18Z)
• Toward Generalizable Evaluation in the LLM Era: A Survey Beyond Benchmarks [229.73714829399802]
  この調査は、大規模言語モデルの台頭が評価に役立っている中核的な課題を調査する。 i) タスク固有のものから能力に基づく評価へと、知識、推論、指示に従うこと、マルチモーダル理解、安全性といったコア能力に関するベンチマークを再編成する。 この問題と、上記の2つのトランジションの中核的な課題を、メソッド、データセット、評価器、メトリクスの観点から検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-26T07:48:52Z)
• LLMs instead of Human Judges? A Large Scale Empirical Study across 20 NLP Evaluation Tasks [106.09361690937618]
  人間の判断の代わりにLPMを用いてNLPモデルを評価する傾向が高まっている。 JUDGE-BENCHは20個のNLPデータセットのコレクションで、人間のアノテーションで、幅広い評価された特性やデータの種類をカバーしています。 アノテーションを複製できるため、オープンウェイトモデルとプロプライエタリモデルの両方をカバーする11の現在のLCMを評価します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-26T14:56:13Z)
• The Generative AI Paradox on Evaluation: What It Can Solve, It May Not Evaluate [17.77014177096838]
  本稿では,ジェネレーションタスクにおけるLarge Language Models (LLMs) が同等に評価できるという仮定を考察する。 質問応答(QA)における3つのLLMと1つのオープンソースLMの性能評価と,TriviaQAデータセットを用いた評価課題について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-09T06:16:08Z)
• AgentBoard: An Analytical Evaluation Board of Multi-turn LLM Agents [74.16170899755281]
  本稿では,LLMエージェントの分析的評価に適したオープンソース評価フレームワークであるAgentBoardを紹介する。 AgentBoardは、インクリメンタルな進歩と包括的な評価ツールキットをキャプチャする、きめ細かい進捗率のメトリクスを提供する。 これはLLMエージェントの能力と限界に光を当てるだけでなく、その性能の解釈可能性も最前線に広める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-24T01:51:00Z)
• ChatEval: Towards Better LLM-based Evaluators through Multi-Agent Debate [57.71597869337909]
  われわれはChatEvalと呼ばれるマルチエージェントの審判チームを構築し、異なるモデルから生成された応答の品質を自律的に議論し評価する。 分析の結果,ChatEvalは単なるテキストスコアリングを超越し,信頼性評価のための人間模倣評価プロセスを提供することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-14T15:13:04Z)
• Position: AI Evaluation Should Learn from How We Test Humans [65.36614996495983]
  人間の評価のための20世紀起源の理論である心理測定は、今日のAI評価における課題に対する強力な解決策になり得る、と我々は主張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-18T09:54:33Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。