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Knockout LLM Assessment: Using Large Language Models for Evaluations through Iterative Pairwise Comparisons

Created by
  • Haebom

저자

Isik Baran Sandan, Tu Anh Dinh, Jan Niehues

개요

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 평가자로 활용하는 새로운 방법인 "Knockout Assessment"을 제안합니다. 기존의 LLM 평가 방법들이 개별 평가 또는 단일 라운드의 쌍대 비교에 의존하여 전반적인 순위에 대한 이해가 부족한 점을 개선하기 위해, Knockout Assessment는 반복적인 쌍대 비교를 통해 토너먼트 방식으로 평가를 진행합니다. 세 가지 LLM과 두 가지 데이터셋을 이용한 실험 결과, Knockout Assessment는 대학교 수준 시험 채점 및 기계 번역 평가에서 전문가 평가와의 Pearson 상관관계를 평균 0.07 향상시키는 등, 평가 정확도를 높이고 LLM의 평가를 인간의 평가와 더 일치시키는 것을 보여줍니다.

시사점, 한계점

시사점:
LLM을 활용한 평가의 정확도를 향상시킬 수 있는 새로운 방법을 제시합니다.
토너먼트 방식의 반복적인 쌍대 비교를 통해 LLM이 전반적인 순위에 대한 더 나은 이해를 가지도록 합니다.
기계 번역 및 시험 채점 등 다양한 분야에서 LLM 평가자의 활용 가능성을 높입니다.
인간 평가자와 LLM 평가자 간의 일치도를 높여, LLM 평가의 신뢰성을 향상시킵니다.
한계점:
제시된 실험의 데이터셋 규모 및 다양성이 제한적일 수 있습니다.
특정 LLM에 대한 의존성이 있을 수 있으며, 다른 LLM에 대한 일반화 가능성이 검증될 필요가 있습니다.
토너먼트 방식의 계산 복잡도가 증가할 수 있습니다.
Knockout Assessment의 성능 향상이 모든 유형의 평가 과제에서 일관되게 나타나는지 추가적인 연구가 필요합니다.
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