Ranking Large Language Models without Ground Truth
作者: Amit Dhurandhar, Rahul Nair, Moninder Singh, Elizabeth Daly, Karthikeyan Natesan Ramamurthy
分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2024-02-21 (更新: 2024-06-10)
备注: Accepted to ACL 2024
💡 一句话要点
提出无需真实标签的语言模型排名方法
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 语言模型评估 无监督学习 模型排名 三元组评估 生成任务
📋 核心要点
- 现有的语言模型评估方法依赖于昂贵的人类反馈或模型间互评，存在可靠性不足的问题。
- 本文提出通过三元组模型的相互评估来进行排名，避免了对真实标签的依赖。
- 实验结果表明，所提方法在多个生成任务中能够有效恢复接近真实的排名，具有较高的实用性。
📝 摘要（中文）
随着大型语言模型（LLMs）的广泛应用，其评估和排名问题变得愈发重要。现有评估方法通常依赖于昂贵的人类反馈或模型间互评，后者的可靠性较低。本文提出了一种新颖的方法，通过给定的提示数据集和一组LLMs，在没有真实标签的情况下进行排名。我们考虑三元组模型的评估方式，使每个模型能够相互评估，从而高概率地识别出最差模型。通过多次应用这一思路，提出了两种有效的排名方法。在不同生成任务的实验中，我们的方法能够在没有参考数据的情况下，可靠地恢复接近真实的排名，展示了其在低资源环境下的实用性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型语言模型的评估和排名问题，现有方法依赖于人类反馈或模型互评，存在成本高和可靠性差的痛点。
核心思路：提出通过三元组模型的相互评估来进行排名，利用模型间的相互比较来识别最差模型，从而实现无真实标签的排名。
技术框架：整体方法包括构建三元组模型、相互评估和排名生成三个主要模块。首先，选择一组模型和提示数据集，然后通过三元组的方式进行相互评估，最后生成排名结果。
关键创新：最重要的创新在于引入三元组模型的评估机制，使得模型能够在没有真实标签的情况下，通过相互比较来进行有效排名。这一方法与传统依赖真实标签的评估方式本质上不同。
关键设计：在设计中，模型的选择、提示数据集的构建以及评估机制的实现都是关键因素。具体的参数设置和损失函数设计尚未详细披露，可能需要在后续研究中进一步探讨。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所提方法在摘要生成、选择题和对话任务中，能够在没有参考数据的情况下，可靠地恢复接近真实的排名，表现出较高的准确性和稳定性，提供了一种有效的低资源评估方案。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用场景包括大型语言模型的评估、模型选择和优化等领域。通过提供一种低资源的评估机制，能够帮助研究人员和开发者在没有大量标注数据的情况下，快速有效地比较和选择合适的模型，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Evaluation and ranking of large language models (LLMs) has become an important problem with the proliferation of these models and their impact. Evaluation methods either require human responses which are expensive to acquire or use pairs of LLMs to evaluate each other which can be unreliable. In this paper, we provide a novel perspective where, given a dataset of prompts (viz. questions, instructions, etc.) and a set of LLMs, we rank them without access to any ground truth or reference responses. Inspired by real life where both an expert and a knowledgeable person can identify a novice our main idea is to consider triplets of models, where each one of them evaluates the other two, correctly identifying the worst model in the triplet with high probability. We also analyze our idea and provide sufficient conditions for it to succeed. Applying this idea repeatedly, we propose two methods to rank LLMs. In experiments on different generative tasks (summarization, multiple-choice, and dialog), our methods reliably recover close to true rankings without reference data. This points to a viable low-resource mechanism for practical use.