人間の判断と調和する：大規模言語モデル評価者におけるペアワイズ選好の役割

核心概念

既存のキャリブレーション手法が不十分であることを明らかにし、ペアワイズ比較を導入した新たな評価パラダイムであるPAIRSが、人間の判断とより一致した評価を実現することを示唆。

要約

大規模言語モデル（LLMs）は自然言語生成タスクの品質評価において有望な能力を示すが、人間の判断との一致に苦しむ偏りや不連続性が存在する。
キャリブレーション手法はLLM評価者を人間の判断に合わせる際に不十分であることが明らかになった。
新しいPAIRS方法は、ペアワイズ比較を通じて効率的に候補テキストをランク付けし、従来の直接スコアリングよりも優れたパフォーマンスを発揮する。
PAIRSは代表的な評価タスクで使用され、キャリブレーションや推移性から利益を得る。
1. 導入
大規模言語モデル（LLMs）は自然言語生成タスクで有望な能力を示すが、人間の判断と一致しない偏りや不連続性が問題となっている。
2. 評価者の偏りと不連続性

LLMsは直接スコアリングでは人間の判断と一致しないことが多い。
キャリブレーション手法はこの問題を解決する際に限界があることが示されている。
3. 新たな評価パラダイム：PAIRS方法

PAIRSはペアワイズ比較を導入し、候補テキストをランク付けして効果的な評価を実現する。
PAIRSは従来手法よりも優れたパフォーマンスを示し、キャリブレーションや推移性から利益を得る。

統計

LLMsは自然言語生成タスクで有望な能力を示す（Brown et al., 2020）。
キャリブレーション手法はLLM評価者と人間の判断の一致に限界がある（Liu et al., 2023b）。

引用

抽出されたキーインサイト

Aligning with Human Judgement

by Yinhong Liu,... 場所 arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.16950.pdf

深掘り質問

どうしてPAIRS方法は従来手法よりも優れたパフォーマンスを発揮するのか

PAIRS方法は、従来の直接スコアリングに比べて優れたパフォーマンスを発揮する理由はいくつかあります。まず、PAIRSはペアワイズ比較を使用しており、これが人間の判断とより一致しているためです。従来のスコアリングではバイアスや評価基準の違いが問題となっていましたが、PAIRSはこの問題を解決しました。また、不確実性に基づくビームサーチを活用することで効率的に最適なランキングを見つけることができます。このような機能により、PAIRSはより正確で信頼性の高い評価結果を提供します。

LLM評価者と人間の判断基準に生じる違いから生じる問題点は何か

LLM評価者と人間の判断基準に生じる違いから生じる主な問題点は、「尤度」の相違です。従来手法では「尤度」項目が異なっており、その差異から誤差や不一致が生じています。具体的に言えば、LLM評価者と人間評定者それぞれの期待される出力候補品（尤もらしく感じられるテキスト）が異なっており、これが評価基準自体（尤度）の相違から起因しています。したがって、「尤度」項目は本質的な要素であり、「尤度」項目同士の一致性向上こそ真の解決策である可能性があります。

PAIRS方法以外で、LLM評価者と人間の判断基準に合わせる新たなアプローチは考えられるか

PAIRS方法以外でもLLM評価者と人間の判断基準に合わせる新しいアプローチは考えられます。例えば、「トレードオフ学習」と呼ばれる手法ではモデル設計時や学習時に特定タスクやデータセットごとに重み付けされた損失関数を使用することでモデル自体を調整し、人間ジャッジメントへ近づけています。「敵対的生成ネットワーク（GAN）」も有望な手法であり、生成器・識別器モデル同士を競わせて互いを改善させつつ最終的に良質な出力物（テキスト等）を得られるよう誘導します。他にも強化学習やメタラーニング等も応用可能です。