Chatbot Arena: An Open Platform for Evaluating LLMs by Human Preference

Core Concepts

Chatbot Arena is an open platform that evaluates Large Language Models (LLMs) based on human preferences through crowdsourcing, providing valuable insights and rankings.

Abstract

Chatbot Arena introduces a novel approach to evaluating LLMs by leveraging human preferences through crowdsourcing. The platform has amassed over 240K votes from diverse users in multiple languages. It employs statistical methods to ensure accurate evaluation and ranking of models, establishing credibility in the field. Chatbot Arena has become a widely referenced leaderboard for LLM developers and companies, offering state-of-the-art models for free use. The platform's unique value lies in its openness and transparency, making data and code accessible to all.

Stats

プラットフォームは240K以上の投票を集め、多言語で90K以上のユーザーから収集されました。 統計的手法を使用してモデルの評価とランキングを確実に行います。 ユーザーが無料で利用できる最新のモデルを提供し、業界内で広く参照されています。

Quotes

Key Insights Distilled From

Chatbot Arena

by Wei-Lin Chia... at arxiv.org 03-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.04132.pdf

Deeper Inquiries

Chatbot ArenaがLLMの評価に人間の選好を利用するアプローチは、従来のベンチマーク手法と比較してどのようなものですか？

Chatbot Arenaでは、人間の選好を通じてLLMを評価しています。従来のベンチマーク手法では、静的なデータセットや正解ラベルに基づいた評価が一般的でした。これに対し、Chatbot Arenaでは実際のユーザーから得られるリアルなフィードバックや選好を取り入れており、より現実世界に即した評価が可能です。このアプローチは、柔軟性やインタラクティブ性といった側面で従来の方法よりも優れており、LLMの本質的な能力や応用範囲をより効果的に捉えることができます。

Is there a risk of bias in the user base of Chatbot Arena affecting the evaluation results

Answer 2 here Chatbot Arenaは広範囲なユーザーベースからフィードバックを収集していますが、その中に偏見が含まれるリスクがあります。例えば、特定の研究者や愛好家だけでなく一般大衆から意見を得ることで結果が歪む可能性があります。また、特定分野や専門領域への偏重も影響する恐れがあります。この点について慎重に考慮し、データ分析や結果解釈時に注意深く対処する必要があります。

How can the concept of using human preference data be applied to other areas of artificial intelligence research beyond language models

Answer 3 here 言語モデル以外でも人間の選好データを活用するコンセプトは他のAI研究領域でも有効です。例えば画像認識システムでは画像ごとに異なる品質レベルや信頼度を示すために人間から直接フィードバックを受け取ることで精度向上が期待されます。また自動運転技術ではドライバー行動パターンや安全性への嗜好情報から学習し改善することも可能です。さまざまなAI応用分野で人間中心設計（HCD）アプローチを採用し，エキスパート知識だけでなく一般市民・エンドユーザー視点も取り入れた開発手法は，AIシステム全体 の使い勝手向上・社会導入促進へ貢献します。