LLM Comparator: Visual Analytics for Side-by-Side Evaluation of Large Language Models

📄 arXiv: 2402.10524v1 📥 PDF

作者: Minsuk Kahng, Ian Tenney, Mahima Pushkarna, Michael Xieyang Liu, James Wexler, Emily Reif, Krystal Kallarackal, Minsuk Chang, Michael Terry, Lucas Dixon

分类: cs.HC, cs.AI, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-02-16

💡 一句话要点

提出LLM Comparator以解决大语言模型评估的可扩展性与可解释性问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 可视化分析 模型评估 交互式工具 自然语言处理 用户研究

📋 核心要点

  1. 现有的自动并行评估方法在结果分析时面临可扩展性和可解释性的问题，限制了其有效性。
  2. LLM Comparator是一种交互式可视化分析工具，旨在帮助用户理解模型性能差异的原因和性质。
  3. 通过与用户的观察性研究，验证了该工具在提升模型评估效率和理解深度方面的有效性。

📝 摘要（中文）

自动的并行评估已成为评估大型语言模型（LLMs）响应质量的一种有前景的方法。然而，这种评估方法在结果分析中面临可扩展性和可解释性挑战。本文提出了LLM Comparator，这是一种新颖的可视化分析工具，旨在交互式分析自动并行评估的结果。该工具支持用户理解模型在何时何因表现优于或劣于基线模型，以及两个模型的响应在质上有何不同。我们通过与一家大型科技公司的研究人员和工程师密切合作，迭代设计和开发了该工具。本文详细介绍了我们识别的用户挑战、工具的设计与开发过程，以及与定期评估模型的参与者进行的观察性研究。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在大型语言模型评估中，现有自动并行评估方法在结果分析时的可扩展性和可解释性问题。现有方法往往难以提供深入的性能分析，导致用户无法有效理解模型表现的差异。

核心思路：LLM Comparator通过可视化和交互式分析，帮助用户深入理解模型在不同情境下的表现，明确何时和为何某个模型优于另一个模型。这样的设计使得用户能够更直观地识别模型的优势和劣势。

技术框架：该工具的整体架构包括数据输入模块、可视化展示模块和用户交互模块。数据输入模块负责收集和处理模型响应，展示模块则通过图形化界面呈现分析结果，用户交互模块允许用户进行深入探索和比较。

关键创新：LLM Comparator的主要创新在于其交互式可视化能力，能够动态展示模型性能的差异，并提供直观的分析工具。这与传统的静态评估方法形成鲜明对比，极大地提升了用户的分析能力。

关键设计：在设计过程中，工具采用了多种可视化技术，如响应质量评分、模型表现对比图等，以便用户能够快速识别关键差异。此外，工具还支持自定义参数设置，以适应不同用户的需求。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在观察性研究中，使用LLM Comparator的参与者在评估模型时表现出更高的效率和准确性。具体而言，参与者能够在较短时间内识别出模型性能的关键差异，提升了评估的深度和质量。

🎯 应用场景

LLM Comparator的潜在应用领域包括自然语言处理、人工智能研究和模型开发等。它可以帮助研究人员和工程师更有效地评估和优化语言模型，提升模型的实际应用效果。未来，该工具可能在教育、内容生成和对话系统等多个领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Automatic side-by-side evaluation has emerged as a promising approach to evaluating the quality of responses from large language models (LLMs). However, analyzing the results from this evaluation approach raises scalability and interpretability challenges. In this paper, we present LLM Comparator, a novel visual analytics tool for interactively analyzing results from automatic side-by-side evaluation. The tool supports interactive workflows for users to understand when and why a model performs better or worse than a baseline model, and how the responses from two models are qualitatively different. We iteratively designed and developed the tool by closely working with researchers and engineers at a large technology company. This paper details the user challenges we identified, the design and development of the tool, and an observational study with participants who regularly evaluate their models.