論文の概要: Cross-Lingual LLM-Judge Transfer via Evaluation Decomposition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.18557v1
• Date: Thu, 19 Mar 2026 07:11:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-20 17:19:05.996513
• Title: Cross-Lingual LLM-Judge Transfer via Evaluation Decomposition
• Title（参考訳）: 評価分解による言語間LLM-Judge転送
• Authors: Ivaxi Sheth, Zeno Jonke, Amin Mantrach, Saab Mansour,
• Abstract要約: 我々は,Universal Criteria Set (UCS) を中心に構築された分解に基づく評価フレームワークを提案する。 UCSは言語に依存しない評価次元の集合で構成され、解釈可能な中間表現を生成する。 言語やモデルバックボーンにまたがる複数の忠実度タスクの実験では、ターゲット言語アノテーションを必要とせずに一貫した改善が示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.066970846043576
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As large language models are increasingly deployed across diverse real-world applications, extending automated evaluation beyond English has become a critical challenge. Existing evaluation approaches are predominantly English-focused, and adapting them to other languages is hindered by the scarcity and cost of human-annotated judgments in most languages. We introduce a decomposition-based evaluation framework built around a Universal Criteria Set (UCS). UCS consists of a shared, language-agnostic set of evaluation dimensions, producing an interpretable intermediate representation that supports cross-lingual transfer with minimal supervision. Experiments on multiple faithfulness tasks across languages and model backbones demonstrate consistent improvements over strong baselines without requiring target-language annotations.
• Abstract（参考訳）: さまざまな現実世界のアプリケーションに大規模な言語モデルがデプロイされるようになるにつれ、英語以外の自動評価が重要な課題となっている。 既存の評価手法は主に英語に重点を置いており、他の言語に適応させることは、多くの言語における人間の注釈による判断の不足とコストによって妨げられている。 本稿では,Universal Criteria Set (UCS) を中心に構築された分解に基づく評価フレームワークを提案する。 UCSは言語に依存しない評価次元の共通セットで構成され、最小限の監督で言語間移動をサポートする解釈可能な中間表現を生成する。 言語やモデルバックボーンにまたがる複数の忠実度タスクの実験では、ターゲット言語アノテーションを必要とせずに、強いベースラインよりも一貫した改善が示されている。

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