통찰 - Language Models - # Ranking Large Language Models

Large Language Model Ranking without Ground Truth: A Novel Perspective

Q: 질문 1

제안된 삼중체 접근 방식을 이진 레이블(분류)이 있는 작업에 적응하는 방법은 무엇인가요? 삼중체 접근 방식은 이진 레이블을 가진 작업에도 적용할 수 있습니다. 이를 위해, 각 모델의 정확도를 고려하여 삼중체를 형성하고 모델들을 서로 비교합니다. 이진 레이블 작업에서는 모델의 출력을 정확한 레이블과 비교하여 올바른 응답을 결정할 수 있습니다. 예를 들어, 두 모델을 삼중체로 구성하고 세 번째 모델을 판단자로 사용하여 두 모델 중 어느 모델이 더 나은 결과를 제공하는지 결정할 수 있습니다. 이러한 방식으로 이진 레이블 작업에서 모델들을 순위 지정할 수 있습니다.

Q: 질문 2

요약 작업을 평가하는 데 ROUGE 점수에 의존하는 것의 잠재적인 제한 사항은 무엇인가요? ROUGE 점수는 요약 작업을 평가하는 데 널리 사용되지만 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 첫째, ROUGE는 단어 빈도수를 기반으로 하기 때문에 의미론적 일치를 고려하지 않을 수 있습니다. 따라서 의미적으로 다른 문장이라도 단어가 유사하다면 높은 ROUGE 점수를 얻을 수 있습니다. 둘째, ROUGE는 문맥을 고려하지 않고 단어 수준에서만 일치를 측정하기 때문에 문맥을 정확하게 평가하지 못할 수 있습니다. 이러한 이유로 ROUGE 점수만을 사용하여 요약 작업을 평가하는 것에는 제한 사항이 있을 수 있습니다.

Q: 질문 3

다중 선택 작업과 같이 잘못된 답변 사이에 높은 상관 관계가 있는 시나리오에서 삼중체 접근 방식이 어떻게 수행될 수 있을까요? 다중 선택 작업과 같이 잘못된 답변 사이에 높은 상관 관계가 있는 시나리오에서 삼중체 접근 방식은 제한 사항을 가질 수 있습니다. 이러한 경우, 삼중체 평가에서 약한 모델이 잘못된 답변을 제공할 때 다른 모델이 동일한 잘못된 답변을 선택할 가능성이 높아질 수 있습니다. 따라서 삼중체 평가는 잘못된 답변 사이에 다양성이 적고 실패 모드가 적은 경우에 취약할 수 있습니다. 이러한 제한 사항을 고려하여 삼중체 접근 방식을 다중 선택 작업과 같은 시나리오에 적용할 때 주의해야 합니다.

핵심 개념

Given a dataset of prompts and a set of LLMs, ranking them without access to ground truth is possible by considering triplets of models.

초록

Evaluation and ranking of large language models (LLMs) without ground truth is a crucial problem.
Methods requiring human responses or pairwise LLM evaluations can be unreliable.
The paper proposes a novel approach using triplets of models to rank LLMs without ground truth.
Two methods, Greedy Triplet Ranking (GTR) and Full Triplet Ranking (FTR), are introduced and analyzed.
Experiments on generative tasks show promising results in recovering true rankings without reference data.

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통계

"In experiments on different generative tasks (summarization, multiple-choice, and dialog), our methods reliably recover close to true rankings without reference data."
"Our method ranked the models [M1, M3, M2, PT] as compared to the human annotators [M1, M2, M3, PT]."

인용구

"Inspired by real life where both an expert and a knowledgeable person can identify a novice, our main idea is to consider triplets of models."
"Our proposed approaches can be seen as a first pass to substantially reduce the effort needed for trustworthy evaluations of LLMs."

핵심 통찰 요약

Ranking Large Language Models without Ground Truth

by Amit Dhurand... 게시일 arxiv.org 03-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.14860.pdf

Ranking Large Language Models without Ground Truth

더 깊은 질문

질문 1

제안된 삼중체 접근 방식을 이진 레이블(분류)이 있는 작업에 적응하는 방법은 무엇인가요?
삼중체 접근 방식은 이진 레이블을 가진 작업에도 적용할 수 있습니다. 이를 위해, 각 모델의 정확도를 고려하여 삼중체를 형성하고 모델들을 서로 비교합니다. 이진 레이블 작업에서는 모델의 출력을 정확한 레이블과 비교하여 올바른 응답을 결정할 수 있습니다. 예를 들어, 두 모델을 삼중체로 구성하고 세 번째 모델을 판단자로 사용하여 두 모델 중 어느 모델이 더 나은 결과를 제공하는지 결정할 수 있습니다. 이러한 방식으로 이진 레이블 작업에서 모델들을 순위 지정할 수 있습니다.

질문 2

요약 작업을 평가하는 데 ROUGE 점수에 의존하는 것의 잠재적인 제한 사항은 무엇인가요?
ROUGE 점수는 요약 작업을 평가하는 데 널리 사용되지만 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 첫째, ROUGE는 단어 빈도수를 기반으로 하기 때문에 의미론적 일치를 고려하지 않을 수 있습니다. 따라서 의미적으로 다른 문장이라도 단어가 유사하다면 높은 ROUGE 점수를 얻을 수 있습니다. 둘째, ROUGE는 문맥을 고려하지 않고 단어 수준에서만 일치를 측정하기 때문에 문맥을 정확하게 평가하지 못할 수 있습니다. 이러한 이유로 ROUGE 점수만을 사용하여 요약 작업을 평가하는 것에는 제한 사항이 있을 수 있습니다.

질문 3

다중 선택 작업과 같이 잘못된 답변 사이에 높은 상관 관계가 있는 시나리오에서 삼중체 접근 방식이 어떻게 수행될 수 있을까요?
다중 선택 작업과 같이 잘못된 답변 사이에 높은 상관 관계가 있는 시나리오에서 삼중체 접근 방식은 제한 사항을 가질 수 있습니다. 이러한 경우, 삼중체 평가에서 약한 모델이 잘못된 답변을 제공할 때 다른 모델이 동일한 잘못된 답변을 선택할 가능성이 높아질 수 있습니다. 따라서 삼중체 평가는 잘못된 답변 사이에 다양성이 적고 실패 모드가 적은 경우에 취약할 수 있습니다. 이러한 제한 사항을 고려하여 삼중체 접근 방식을 다중 선택 작업과 같은 시나리오에 적용할 때 주의해야 합니다.