Główne pojęcia
傳統的基於「黃金標籤」的大型語言模型評估方法在處理任務不確定性時存在缺陷,低估了模型的真實性能,本文提出了一個新的評估框架,通過識別和量化任務的不確定性,為模型性能提供更準確的評估。
Streszczenie
書目資訊
Guerdan, L., Wallach, H., Barocas, S., & Chouldechova, A. (2024). A Framework for Evaluating LLMs Under Task Indeterminacy. In NeurIPS 2024 Workshops on Evaluating Evaluations (EvalEval) and Statistical Foundations of LLMs and Foundation Models (SFLLM).
研究目標
本研究旨在探討如何在存在任務不確定性的情況下,更準確地評估大型語言模型(LLM)的性能。
方法
- 本文提出了一個基於因果關係的有向無環圖(DAG)框架,用於描述任務規範、人類評分和LLM響應如何影響模型性能。
- 框架區分了人類評分過程中變化的來源,包括任務指令的模糊性和評分者的主觀性。
- 提出了兩種估計真實性能的方法:基於不確定項目比例的「普遍性邊界」和基於確定性/不確定性項目劃分的「分區邊界」。
主要發現
- 傳統的「黃金標籤」評估方法在任務不確定性下低估了LLM的真實性能。
- 隨著評估數據集中不確定項目的比例增加,評估偏差會增大。
- 所提出的「普遍性邊界」和「分區邊界」方法可以提供更準確的性能估計,其中「分區邊界」方法由於利用了更多關於項目不確定性的信息,因此比「普遍性邊界」方法更精確。
主要結論
- 任務不確定性是LLM評估中需要重視的一個問題。
- 傳統的「黃金標籤」評估方法在處理任務不確定性時存在缺陷。
- 本文提出的框架和方法為在任務不確定性下評估LLM提供了更可靠的解決方案。
研究意義
本研究為LLM評估領域提供了新的思路和方法,有助於更準確地評估LLM的性能,並促進LLM技術的發展。
局限性和未來研究方向
- 本框架主要適用於強制選擇的自然語言處理任務,未來可以拓展到更開放的任務類型。
- 未來可以開發更多工具來量化評估設計改進所帶來的影響,例如增加模糊項目的上下文、完善定義以減少模糊性或收集更多評分等。
Statystyki
圖2顯示,使用黃金標籤假設的評估低估了不確定性下的 LLM 性能。
此外,隨著評估語料庫中不確定項目的比例增加,評估偏差的大小也會增加。