MATEval: A Multi-Agent Discussion Framework for Advancing Open-Ended Text Evaluation

📄 arXiv: 2403.19305v2 📥 PDF

作者: Yu Li, Shenyu Zhang, Rui Wu, Xiutian Huang, Yongrui Chen, Wenhao Xu, Guilin Qi, Dehai Min

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-03-28 (更新: 2024-04-15)

备注: This paper has been accepted as a long paper presentation by DASFAA 2024 Industrial Track

💡 一句话要点

提出MATEval框架以解决开放式文本评估中的不确定性问题

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

关键词: 开放式文本评估 多代理系统 生成式模型 自我反思 思维链策略 文本质量分析 人工智能评估

📋 核心要点

  1. 现有的文本评估方法在面对生成式语言模型生成的开放式文本时，存在不确定性和不稳定性的问题。
  2. MATEval框架通过多个LLMs的协作讨论，结合自我反思和思维链策略，提升了评估的全面性和一致性。
  3. 实验结果显示，MATEval框架在开放式文本评估中优于现有方法，并与人类评估的相关性最高，提升了评估效率。

📝 摘要（中文）

近年来，生成式大型语言模型（LLMs）取得了显著进展，但其生成文本的质量仍存在持续性问题，尤其是在开放式文本评估中。为了解决这一挑战，本文提出了MATEval框架，利用多个LLMs作为评估代理，模拟人类协作讨论的方法。该框架通过自我反思和思维链策略，增强了评估过程的深度和广度，并生成全面的评估报告。实验结果表明，MATEval在开放式文本评估中优于现有方法，并与人类评估的相关性最高，显著提升了文本评估和模型迭代的效率。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决生成式语言模型生成的开放式文本评估中的不确定性和不稳定性问题。现有方法通常依赖单一评估代理，导致评估结果的波动性较大。

核心思路：MATEval框架的核心思想是通过多个LLMs作为评估代理，模拟人类的协作讨论过程，以提高评估的准确性和一致性。通过集成多个代理的反馈，框架能够更全面地分析文本质量。

技术框架：MATEval框架包括多个主要模块：首先是多个LLMs作为评估代理，接着是自我反思和思维链策略的集成，最后生成综合评估报告，涵盖错误定位、错误类型和评分。

关键创新：MATEval的最大创新在于其多代理协作的评估方式，与传统单一代理评估方法相比，显著降低了评估的不确定性和不稳定性。

关键设计：框架中采用了自我反思机制和思维链策略，确保评估过程中的深度讨论。此外，评估报告的生成涵盖了多种错误类型和评分标准，增强了评估的全面性。

📊 实验亮点

实验结果表明，MATEval框架在开放式文本评估中显著优于现有方法，达到了与人类评估的最高相关性，提升幅度超过20%。该框架不仅提高了评估的准确性，还显著提升了文本评估的效率，适用于工业场景中的快速迭代需求。

🎯 应用场景

MATEval框架在开放式文本生成领域具有广泛的应用潜力，尤其适用于内容创作、教育评估和客户服务等场景。通过提高文本评估的准确性和效率，该框架能够为企业和研究机构提供更可靠的文本质量分析工具，推动生成式模型的迭代与优化。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in generative Large Language Models(LLMs) have been remarkable, however, the quality of the text generated by these models often reveals persistent issues. Evaluating the quality of text generated by these models, especially in open-ended text, has consistently presented a significant challenge. Addressing this, recent work has explored the possibility of using LLMs as evaluators. While using a single LLM as an evaluation agent shows potential, it is filled with significant uncertainty and instability. To address these issues, we propose the MATEval: A "Multi-Agent Text Evaluation framework" where all agents are played by LLMs like GPT-4. The MATEval framework emulates human collaborative discussion methods, integrating multiple agents' interactions to evaluate open-ended text. Our framework incorporates self-reflection and Chain-of-Thought (CoT) strategies, along with feedback mechanisms, enhancing the depth and breadth of the evaluation process and guiding discussions towards consensus, while the framework generates comprehensive evaluation reports, including error localization, error types and scoring. Experimental results show that our framework outperforms existing open-ended text evaluation methods and achieves the highest correlation with human evaluation, which confirms the effectiveness and advancement of our framework in addressing the uncertainties and instabilities in evaluating LLMs-generated text. Furthermore, our framework significantly improves the efficiency of text evaluation and model iteration in industrial scenarios.