『LLM-as-a-judge』のさまざまな応用と分野の展望

AI分野では、テキストの品質評価が大きな課題です。従来の評価指標は限界があり、LLMを使った新たな評価法が登場しましたが、まだ課題も残ります。そこで研究者たちは、LLM評価を詳しく調査し、その応用、ベンチマーク、今後の展望をまとめました。

本記事では前回の記事と併せて、そんなLLM-as-a-judgeの調査結果を紹介します。

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参照論文情報

タイトル：From Generation to Judgment: Opportunities and Challenges of LLM-as-a-judge

著者：Dawei Li, Bohan Jiang, Liangjie Huang, Alimohammad Beigi, Chengshuai Zhao, Zhen Tan, Amrita Bhattacharjee, Yuxuan Jiang, Canyu Chen, Tianhao Wu, Kai Shu, Lu Cheng, Huan Liu

所属：Arizona State University, University of Illinois Chicago, University of Maryland, Baltimore County, Illinois Institute of Technology, University of California, Berkeley, Emory University

背景

AIや自然言語処理の分野では、テキストの品質などをどう評価するかが常に課題です。

従来は、BLEUやROUGEといった単語の重なりを見る指標が一般的でしたが、これらは融通が利かない、正解が複数ある場合に対応できないといった問題がありました。意味を捉える評価手法も登場しましたが、まだ課題は残っています。

そんな中、LLMの進歩により、LLM自身を評価に使う「LLM-as-a-judge」という新しい方法が出てきました。これは従来の評価の限界を突破し、より細かく正確な評価ができると期待されています。

しかし、LLMを使った評価にも、偏りや間違いやすさといった課題があります。そんな状況を鑑みて、今回研究者たちは、LLMを使った評価技術を詳しく調べて状況を整理しました。

前回の記事では、「LLM-as-a-judgeの基本概念」「LLM-as-a-judgeは何を評価できるのか」「LLM-as-a-judgeを行う際の方法論」について紹介しました。

以下では「さまざまな応用」「ベンチマーク」「LLM-as-a-judge分野の今後」について整理していきます。

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