Khái niệm cốt lõi
本論文では、大規模言語モデル(LLM)が生成したチェックリストを用いることで、LLMの評価の信頼性と解釈可能性を向上させ、さらに自己改善を通じて生成能力を高めることができることを示している。
Tóm tắt
TICK: 生成されたチェックリストを用いた大規模言語モデルの評価
近年、大規模言語モデル(LLM)は目覚ましい発展を遂げ、人間のようなテキストを生成できるようになっています。しかし、LLMの出力の品質を評価することは依然として困難な課題です。従来の評価手法は、人間の主観的な判断に頼ることが多く、一貫性や解釈可能性に欠けるという問題がありました。
本論文では、LLMが生成したチェックリストを用いてLLMの評価を行う新しい手法「TICK(Targeted Instruct-evaluation with ChecKlists)」を提案しています。TICKは、以下の手順でLLMの評価を行います。
チェックリストの生成: 評価対象の指示文に対して、LLMを用いてYES/NO形式の評価項目からなるチェックリストを自動生成します。
チェックリストを用いた評価: 別のLLM(評価者LLM)を用いて、生成されたチェックリストに基づいて応答を評価します。評価者LLMは、各評価項目に対してYES/NOで回答します。
評価の集計: 評価者LLMの回答を集計し、応答全体の品質を測定します。