Replacing Judges with Juries: Evaluating LLM Generations with a Panel of Diverse Models

📄 arXiv: 2404.18796v2 📥 PDF

作者: Pat Verga, Sebastian Hofstatter, Sophia Althammer, Yixuan Su, Aleksandra Piktus, Arkady Arkhangorodsky, Minjie Xu, Naomi White, Patrick Lewis

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-04-29 (更新: 2024-05-01)

💡 一句话要点

提出多模型评估面板以解决LLM评估偏差问题

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

关键词: 大型语言模型 模型评估 多模型系统 评估偏差 成本降低 自然语言处理 生成质量

📋 核心要点

  1. 现有的LLM评估方法通常依赖单一大型模型，导致评估成本高且可能引入偏差。
  2. 本文提出使用多个较小模型组成的评估面板（PoLL），以减少偏差并降低成本。
  3. 实验结果表明，PoLL在多个设置和数据集上均优于单一大型模型，且评估成本显著降低。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）的不断进步，我们在准确评估其质量方面的能力却未能同步提升。现有方法通常依赖单一大型模型（如GPT-4）作为评估者，这种方法不仅成本高昂，还可能引入模型内部偏差。为了解决这一问题，本文提出使用多个较小模型组成的评估面板（PoLL）来评估LLMs的生成质量。通过在三种不同的评估设置和六个数据集上的实验，我们发现PoLL的表现优于单一大型评估者，且成本降低了七倍以上。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决当前LLM评估中存在的高成本和偏差问题。现有方法通常依赖单一大型模型进行评估，导致评估结果的不可靠性和高昂的计算成本。

核心思路：论文提出通过构建一个由多个较小模型组成的评估面板（PoLL）来进行LLM的质量评估。这样可以利用不同模型的多样性，减少内部偏差，并降低评估成本。

技术框架：整体架构包括三个主要阶段：首先，选择多种不同的较小模型；其次，设计评估流程以整合这些模型的输出；最后，进行结果分析以评估PoLL的效果。

关键创新：最重要的创新在于使用多个小模型的组合来替代单一大型模型，从而有效减少了评估中的内部偏差，并显著降低了成本。与传统方法相比，PoLL展现出更高的灵活性和准确性。

关键设计：在模型选择上，PoLL包含来自不同模型家族的评估者，以确保多样性；在损失函数设计上，采用了加权平均策略来综合各个模型的评估结果，以提高最终评分的可靠性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，使用PoLL的评估方法在多个数据集上均优于单一大型模型，且评估成本降低了七倍以上。这一结果表明，PoLL不仅提高了评估的准确性，还显著降低了资源消耗，具有广泛的应用前景。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理中的模型评估、生成内容的质量控制以及AI系统的安全性验证。通过提供更可靠的评估机制，PoLL可以帮助开发者更好地理解和优化其模型的性能，推动AI技术的进一步发展。

📄 摘要（原文）

As Large Language Models (LLMs) have become more advanced, they have outpaced our abilities to accurately evaluate their quality. Not only is finding data to adequately probe particular model properties difficult, but evaluating the correctness of a model's freeform generation alone is a challenge. To address this, many evaluations now rely on using LLMs themselves as judges to score the quality of outputs from other LLMs. Evaluations most commonly use a single large model like GPT4. While this method has grown in popularity, it is costly, has been shown to introduce intramodel bias, and in this work, we find that very large models are often unnecessary. We propose instead to evaluate models using a Panel of LLm evaluators (PoLL). Across three distinct judge settings and spanning six different datasets, we find that using a PoLL composed of a larger number of smaller models outperforms a single large judge, exhibits less intra-model bias due to its composition of disjoint model families, and does so while being over seven times less expensive.