論文の概要: AdaRubric: Task-Adaptive Rubrics for LLM Agent Evaluation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.21362v1
- Date: Sun, 22 Mar 2026 18:47:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-24 19:11:39.37925
- Title: AdaRubric: Task-Adaptive Rubrics for LLM Agent Evaluation
- Title（参考訳）: AdaRubric: LLMエージェント評価のためのタスク適応型ルーブリック
- Abstract要約: LLM-as-Judgeの評価は、固定されたルーリックがこのタスクにとって重要なものをキャプチャできないため、エージェントタスクに失敗する。
本稿では,タスク記述からタスク固有の評価文を生成するADARUBRICを提案する。
WebArenaとToolBenchでは、ADARUBRICはデプロイメントグレードの信頼性を備えた人間相関(最高の静的ベースラインに対する+0.16)を実現している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.42698406379544
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: LLM-as-Judge evaluation fails agent tasks because a fixed rubric cannot capture what matters for this task: code debugging demands Correctness and Error Handling; web navigation demands Goal Alignment and Action Efficiency. We present ADARUBRIC, which closes this gap by generating task-specific evaluation rubrics on the fly from task descriptions, scoring trajectories step-by-step with confidence-weighted per-dimension feedback, and filtering preference pairs with the novel DimensionAwareFilter - a provably necessary condition for preventing high-scoring dimensions from masking dimension-level failures. On WebArena and ToolBench, ADARUBRIC achieves Pearson r=0.79 human correlation (+0.16 over the best static baseline) with deployment-grade reliability (Krippendorff's $α$=0.83). DPO agents trained on ADARUBRIC preference pairs gain +6.8 to +8.5 pp task success over Prometheus across three benchmarks; gains transfer to SWE-bench code repair (+4.9 pp) and accelerate PPO convergence by +6.6 pp at 5K steps - both without any rubric engineering. Code: https://github.com/alphadl/AdaRubrics.
- Abstract（参考訳）: LLM-as-Judge評価は、コードデバッグ要求とエラー処理、Webナビゲーション要求のゴールアライメントとアクション効率といった、このタスクにとって重要なことを、固定されたルーリックではキャプチャできないため、エージェントタスクをフェールさせる。
本稿では,タスク記述からタスク固有の評価ルーブリックを生成し,信頼度重み付き1次元フィードバックで段階的にトラジェクトリを評価し,さらにディメンションAwareFilterという新しいディメンションAwareFilterで選好ペアをフィルタリングすることで,このギャップを解消する。
WebArenaとToolBenchでは、ADARUBRICはPearson r=0.79の人間相関(最高の静的ベースラインに対する+0.16)とデプロイメントグレードの信頼性(Krippendorffの$α$=0.83)を達成している。
DPOエージェントはADARUBRICの選好ペアで訓練され、3つのベンチマークでPrometheusよりも+6.8から+8.5ppのタスクが成功し、SWEベンチのコード修復(+4.9pp)に移行し、5KステップでPPO収束を+6.6pp加速する。
コード:https://github.com/alphadl/AdaRubrics
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