論文の概要: ExecRubrics: Executable Tool-Augmented Rubrics for Verifiable and Efficient Long-Form Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.22559v2
• Date: Thu, 27 Aug 2026 06:21:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-28 14:16:51.640559
• Title: ExecRubrics: Executable Tool-Augmented Rubrics for Verifiable and Efficient Long-Form Evaluation
• Title（参考訳）: ExecRubrics: 有効かつ効率的な長期評価のための実行可能なツール強化ルーブ
• Abstract要約: 本稿では,ルーブリックをコンパクトな実行可能プログラムとして表現するフレームワークであるExecRubricsを提案する。 ExecRubricsは評価ロジックを検証可能なPythonスコアリング関数としてエンコードする。 ExecRubricsは、好ましくない応答よりも格付けが望ましい、高価なブラックボックスの審査員に取って代わることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.624122488044542
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Rubrics aim to make language-model evaluation transparent by decomposing response quality into interpretable criteria. However, natural-language rubrics are often ambiguous, require black-box LLM judges, and typically assume criteria aggregate independently through linear weighted sums, limiting their ability to capture dependencies, alternatives, penalties, and override conditions. We propose ExecRubrics, a framework for representing rubrics as compact executable programs. ExecRubrics encodes evaluation logic as verifiable Python scoring functions, giving natural-language rubric intent an operational semantics: a fixed decision procedure that can be inspected, executed, and edited. On three long-form response benchmarks-HealthBench, HelpSteer, and ArgQuality-we show that ExecRubrics can substitute for expensive black-box judges in ranking preferred over dispreferred responses, matching or improving NL rubric baselines with best preference accuracies of 52.9%, 75.3%, and 91.5%, respectively, while reducing evaluation latency by a large margin. We show that incorporating external logic and resources from text processing libraries such as NLTK and spaCy can further improve preference accuracy. Our results suggest a novel way of looking at evaluation, by offering a faster, more explainable and less ambiguous alternative to black-box rubric evaluation, particularly in high-stakes domains such as healthcare and banking where precision and auditability are critical.
• Abstract（参考訳）: 論理学は,応答品質を解釈可能な基準に分解することで,言語モデルの評価を透過的にすることを目指している。 しかし、自然言語のルーブリックはしばしば曖昧であり、ブラックボックスのLCM審査員が必要であり、通常、基準は線形重み付けの和を通じて独立にまとめられ、依存関係、代替品、罰則、条件を捕捉する能力を制限する。 本稿では,ルーブリックをコンパクトな実行可能プログラムとして表現するフレームワークであるExecRubricsを提案する。 ExecRubricsは、評価ロジックを検証可能なPythonスコアリング関数としてエンコードし、自然言語のルーブリックインテントにオペレーションセマンティクスを与える。 HealthBench、HelpSteer、ArgQuality-weの3つのロングフォーム・レスポンス・ベンチマークでは、ExecRubricsは、好ましくない応答よりも高価なブラックボックス・ジャッジに代えて、52.9%、75.3%、91.5%の好ましくない精度でNLルーリック・ベースラインをマッチングまたは改善できる。 NLTK や SpaCy などのテキスト処理ライブラリから外部ロジックやリソースを組み込むことで、好みの精度をさらに向上できることを示す。 以上の結果から,ブラックボックスのルーブリック評価に代わる,より高速で説明しやすい,曖昧な代替手段を提供することによって,特に精度と監査性が重要となる医療や銀行などの高度な分野において,評価の新たな方法が示唆された。

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