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GrandJury : un protocole d'évaluation de modèle d'apprentissage automatique collaboratif pour les grilles d'évaluation de la qualité dynamique

Created by
  • Haebom

Auteur

Arthur Cho

Contour

Cet article identifie les défis liés à l'évaluation des modèles d'apprentissage automatique génératif et propose GrandJury, un nouveau protocole d'évaluation pour y remédier. Il met en évidence les limites des méthodes d'évaluation statiques et basées sur des critères de référence, qui ne reflètent pas les besoins dynamiques des utilisateurs ni l'évolution des circonstances. GrandJury combine agrégation chronologique, traçabilité complète, application dynamique et transparente des critères de travail et jugement humain multi-évaluateur pour permettre une évaluation multidisciplinaire et responsable. Il fournit une implémentation open source (package PyPI grandjury) qui inclut les résultats d'inférence LLM, démontrant ainsi la nécessité et la méthodologie de GrandJury. Cela présente un nouveau paradigme pour l'évaluation des résultats d'apprentissage automatique sans réponses absolues.

Takeaways, Limitations

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Takeaways:
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Il surmonte les limites des méthodes d’évaluation statiques existantes et présente un système d’évaluation dynamique adapté aux besoins des utilisateurs et aux situations changeantes.
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Permet des évaluations plus responsables et transparentes grâce à l'agrégation temporelle, à la traçabilité et au jugement humain multi-évaluateurs.
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Augmente la reproductibilité et l'évolutivité de la recherche en fournissant des implémentations open source.
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Il présente un nouveau paradigme pour évaluer les modèles d’apprentissage automatique dans des situations où il n’existe pas de réponse absolument correcte.
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Limitations:
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D’autres expériences et validations de l’efficacité et de la généralisabilité de GrandJury sont nécessaires.
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Des recherches supplémentaires sont nécessaires sur les mécanismes permettant de garantir la cohérence et la fiabilité des jugements entre plusieurs évaluateurs.
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Une méthodologie est nécessaire pour minimiser l’influence de la subjectivité de l’évaluateur humain sur les résultats de l’évaluation.
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