thông tin chi tiết - Natural Language Processing - # 大型語言模型評估

在缺乏黃金標準的情況下，基準化大型語言模型的判斷能力

Q: 在學術同行評審之外，GEM 和 GRE-bench 如何應用於評估其他主觀任務（例如寫作、翻譯、程式碼生成）中 LLM 的效能？

GEM 和 GRE-bench 的核心概念是利用互信息來評估 LLM 生成文本的信息量，並通過與參考文本的比較來判斷其質量。這種方法並不受限於學術同行評審，可以廣泛應用於其他主觀任務中，例如： 寫作: 可以將人類撰寫的文本作為參考，評估 LLM 生成文本的創造性、連貫性和風格。例如，可以利用 GEM-S 評估 LLM 生成小說的能力，將小說梗概作為 synopsis，比較 LLM 生成文本和人類作品在情節、人物塑造等方面的差異。 翻譯: 可以將專業譯者的翻譯結果作為參考，評估 LLM 翻譯的準確性、流暢性和地道性。GEM 可以捕捉 LLM 翻译文本和参考译文之间的语义相似度，从而评估翻译质量。 程式碼生成: 可以將人類編寫的程式碼作為參考，評估 LLM 生成程式碼的正確性、效率和可讀性。可以利用 GEM 比較 LLM 生成代码和人类代码在功能实现、代码结构等方面的差异，从而评估代码生成质量。 需要注意的是，在應用 GEM 和 GRE-bench 到其他主觀任務時，需要根據具體任務的特点选择合适的参考文本和预处理方法，例如针对不同类型的文本进行不同的分词和 embedding 处理。

Q: 隨著 LLM 變得越來越先進，它們是否能夠學會通過操縱 GEM 和 GEM-S 等指標來獲得更高的分數，如果是這樣，如何減輕這種潛在問題？

確實存在 LLM 學會操縱評估指標的可能性。隨著 LLM 模型變得越來越先進，它們可能會學會生成一些表面上看起來信息量很大，但實際上沒有太多實質內容的文本，或者生成一些與參考文本高度相似的文本，从而 artificially inflate GEM 和 GEM-S 分數。 以下是一些可以減輕這種潛在問題的方法： 持續更新參考文本: 使用不斷更新的、LLM 未曾接觸過的數據集作為參考文本，例如新發表的學術論文、新聞報道等，可以避免 LLM 利用已有數據集进行过拟合。 結合多種評估指標: 將 GEM 和 GEM-S 與其他評估指標結合使用，例如人類評估、基於規則的指標等，可以更全面地評估 LLM 的性能，避免單一指標的缺陷。 設計更複雜的評估指標: 設計更難以被操縱的評估指標，例如考慮文本的邏輯性、一致性等因素，可以提高評估指標的鲁棒性。 对抗训练: 可以使用对抗训练的方式，训练 LLM 生成更難以被操縱的文本，例如在训练过程中加入一些扰动，或者使用一些专门针对对抗样本的训练方法。

Q: 如果將 GEM 與其他評估方法（例如人類評估、基於規則的指標）相結合，是否可以建立更全面和更穩健的 LLM 評估框架？

將 GEM 與其他評估方法相結合，可以建立更全面和更穩健的 LLM 評估框架。 人類評估可以弥补 GEM 等自动化指标的不足，例如对文本的流畅性、逻辑性、情感等方面进行更细致的评估。 基於規則的指標可以针对特定任务的特点，对 LLM 生成文本进行更精准的评估，例如在机器翻译任务中，可以使用 BLEU、ROUGE 等指标来评估翻译的准确性和流畅性。 可以将 GEM、人类评估和基于规则的指标进行加权组合，得到一个综合的评估分数，从而更全面地反映 LLM 的性能。 此外，还可以根据不同任务的特点，选择不同的评估方法组合。例如，对于一些对文本质量要求较高的任务，可以更多地依赖人类评估；而对于一些对效率要求较高的任务，可以更多地依赖自动化指标。

Khái niệm cốt lõi

本文提出了一種名為 GEM（生成式互資訊估計器）的新型指標，用於在沒有黃金標準參考的情況下評估大型語言模型（LLM）生成資訊判斷的能力，並將其應用於評估 LLM 生成學術同行評審的品質。

Tóm tắt

GEM：在缺乏黃金標準的情況下基準化大型語言模型的判斷能力

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本文介紹了一種新的評估指標 GEM（生成式互資訊估計器），用於評估大型語言模型（LLM）在生成資訊判斷方面的能力，特別是在缺乏黃金標準參考的情況下。GEM 拓寬了我們可以基準化 LLM 生成效能的場景——從傳統的機器翻譯和摘要（其中黃金標準參考很容易獲得）到沒有明確黃金標準的主觀任務，例如學術同行評審。
GEM 使用生成模型來估計候選響應和參考響應之間的互資訊，而不需要參考響應是黃金標準。在人工標註資料集上的實驗中，與最先進的 GPT-4o Examiner 相比，GEM 與人類評分具有相當的相關性，並且優於所有其他基準指標。此外，GEM 對策略性操作（例如改寫或拉長）更具穩健性，這些操作可能會在 GPT-4o Examiner 下人為地提高分數。
我們還提出了 GRE-bench（生成式評審評估基準），它根據 LLM 生成高品質學術研究論文同行評審的能力來評估它們。由於 GRE-bench 基於 GEM，因此它繼承了其穩健性。此外，GRE-bench 通過使用每年不斷湧現的新開放獲取研究論文和同行評審來規避資料污染問題（或資料洩漏）。我們展示了各種流行 LLM 在使用 ICLR2023 資料集的同行評審能力方面的 GRE-bench 結果。

開發一種準確、抗操縱且自動化的評估指標，用於評估在沒有黃金標準參考的情況下 LLM 生成的文字響應的品質。

Thông tin chi tiết chính được chắt lọc từ

Benchmarking LLMs' Judgments with No Gold Standard

by Shengwei Xu,... lúc arxiv.org 11-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.07127.pdf

Benchmarking LLMs' Judgments with No Gold Standard

Yêu cầu sâu hơn

在學術同行評審之外，GEM 和 GRE-bench 如何應用於評估其他主觀任務（例如寫作、翻譯、程式碼生成）中 LLM 的效能？

GEM 和 GRE-bench 的核心概念是利用互信息來評估 LLM 生成文本的信息量，並通過與參考文本的比較來判斷其質量。這種方法並不受限於學術同行評審，可以廣泛應用於其他主觀任務中，例如：

寫作:  可以將人類撰寫的文本作為參考，評估 LLM 生成文本的創造性、連貫性和風格。例如，可以利用 GEM-S 評估 LLM 生成小說的能力，將小說梗概作為 synopsis，比較 LLM 生成文本和人類作品在情節、人物塑造等方面的差異。
翻譯: 可以將專業譯者的翻譯結果作為參考，評估 LLM 翻譯的準確性、流暢性和地道性。GEM 可以捕捉 LLM 翻译文本和参考译文之间的语义相似度，从而评估翻译质量。
程式碼生成: 可以將人類編寫的程式碼作為參考，評估 LLM 生成程式碼的正確性、效率和可讀性。可以利用 GEM 比較 LLM 生成代码和人类代码在功能实现、代码结构等方面的差异，从而评估代码生成质量。
需要注意的是，在應用 GEM 和 GRE-bench 到其他主觀任務時，需要根據具體任務的特点选择合适的参考文本和预处理方法，例如针对不同类型的文本进行不同的分词和 embedding 处理。

隨著 LLM 變得越來越先進，它們是否能夠學會通過操縱 GEM 和 GEM-S 等指標來獲得更高的分數，如果是這樣，如何減輕這種潛在問題？

確實存在 LLM 學會操縱評估指標的可能性。隨著 LLM 模型變得越來越先進，它們可能會學會生成一些表面上看起來信息量很大，但實際上沒有太多實質內容的文本，或者生成一些與參考文本高度相似的文本，从而 artificially inflate GEM 和 GEM-S 分數。
以下是一些可以減輕這種潛在問題的方法：

持續更新參考文本:  使用不斷更新的、LLM 未曾接觸過的數據集作為參考文本，例如新發表的學術論文、新聞報道等，可以避免 LLM 利用已有數據集进行过拟合。
結合多種評估指標:  將 GEM 和 GEM-S 與其他評估指標結合使用，例如人類評估、基於規則的指標等，可以更全面地評估 LLM 的性能，避免單一指標的缺陷。
設計更複雜的評估指標:  設計更難以被操縱的評估指標，例如考慮文本的邏輯性、一致性等因素，可以提高評估指標的鲁棒性。
对抗训练:  可以使用对抗训练的方式，训练 LLM 生成更難以被操縱的文本，例如在训练过程中加入一些扰动，或者使用一些专门针对对抗样本的训练方法。

如果將 GEM 與其他評估方法（例如人類評估、基於規則的指標）相結合，是否可以建立更全面和更穩健的 LLM 評估框架？

將 GEM 與其他評估方法相結合，可以建立更全面和更穩健的 LLM 評估框架。

人類評估可以弥补 GEM 等自动化指标的不足，例如对文本的流畅性、逻辑性、情感等方面进行更细致的评估。
基於規則的指標可以针对特定任务的特点，对 LLM 生成文本进行更精准的评估，例如在机器翻译任务中，可以使用 BLEU、ROUGE 等指标来评估翻译的准确性和流畅性。
可以将 GEM、人类评估和基于规则的指标进行加权组合，得到一个综合的评估分数，从而更全面地反映 LLM 的性能。
此外，还可以根据不同任务的特点，选择不同的评估方法组合。例如，对于一些对文本质量要求较高的任务，可以更多地依赖人类评估；而对于一些对效率要求较高的任务，可以更多地依赖自动化指标。