LaajMeter: A Framework for LaaJ Evaluation

📄 arXiv: 2508.10161v2 📥 PDF

作者: Samuel Ackerman, Gal Amram, Ora Nova Fandina, Eitan Farchi, Shmulik Froimovich, Raviv Gal, Wesam Ibraheem, Avi Ziv

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-08-13 (更新: 2025-11-25)

💡 一句话要点

提出LaaJMeter框架以解决LaaJ评估中的挑战

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

关键词: 大型语言模型 元评估 自然语言处理 合成数据 评估指标

📋 核心要点

  1. 现有的LaaJ评估方法在特定领域中面临数据稀缺和评估成本高的问题，导致评估指标的有效性难以验证。
  2. 本文提出LaaJMeter框架，通过生成合成数据来进行系统的元评估，帮助验证LaaJ在特定任务中的表现。
  3. 在代码翻译任务中，LaaJMeter展示了不同评估指标对评估者质量的敏感性，强调了选择合适指标的重要性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在自然语言处理任务中作为评估者的使用日益普及，这种范式被称为LaaJ（LaaJ-as-a-Judge）。然而，在特定领域中，元评估面临着数据稀缺和专家评估成本高昂的挑战。现有的评估指标往往未经过特定领域的验证，导致难以判断哪些指标有效识别LaaJ质量。为此，本文提出了LaaJMeter，一个基于仿真的框架，用于对LaaJ进行受控的元评估。LaaJMeter允许工程师生成代表虚拟模型和评估者的合成数据，从而在现实条件下系统分析评估指标。通过在代码翻译任务中的应用，展示了不同指标对评估者质量的敏感性，强调了指标选择的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决LaaJ评估中的元评估挑战，特别是在数据稀缺和专家评估成本高的特定领域中，现有评估指标的有效性未得到验证。

核心思路：LaaJMeter框架通过生成合成数据，模拟虚拟模型和评估者，提供一个受控环境来系统分析评估指标的表现，从而帮助验证LaaJ的质量。

技术框架：LaaJMeter的整体架构包括数据生成模块、评估指标分析模块和结果验证模块。数据生成模块创建合成数据，评估指标分析模块评估不同指标的表现，结果验证模块提供反馈和改进建议。

关键创新：LaaJMeter的主要创新在于其仿真基础的元评估方法，允许在低资源环境中进行有效的LaaJ评估，与传统方法相比，提供了更高的灵活性和可扩展性。

关键设计：在设计中，LaaJMeter使用了多种合成数据生成策略，确保数据的多样性和代表性，同时采用了多种评估指标进行比较，确保评估结果的全面性和准确性。

📊 实验亮点

在代码翻译任务中，LaaJMeter展示了不同评估指标对评估者质量的敏感性，结果表明某些常用指标在特定任务中表现不佳，强调了选择合适评估指标的重要性，提升了LaaJ评估的准确性和有效性。

🎯 应用场景

LaaJMeter框架具有广泛的应用潜力，尤其是在低资源环境下的自然语言处理任务中。它可以帮助研究人员和工程师验证和优化LaaJ的评估质量，从而提高模型的可靠性和可重复性，推动NLP领域的进步。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) are increasingly used as evaluators in natural language processing tasks, a paradigm known as LLM-as-a-Judge (LaaJ). The analysis of a LaaJ software, commonly refereed to as meta-evaluation, pose significant challenges in domain-specific contexts. In such domains, in contrast to general domains, annotated data is scarce and expert evaluation is costly. As a result, meta-evaluation is often performed using metrics that have not been validated for the specific domain in which they are applied. Therefore, it becomes difficult to determine which metrics effectively identify LaaJ quality, and further, what threshold indicates sufficient evaluator performance. In this work, we introduce LaaJMeter, a simulation-based framework for controlled meta-evaluation of LaaJs. LaaJMeter enables engineers to generate synthetic data representing virtual models and judges, allowing systematic analysis of evaluation metrics under realistic conditions. This helps practitioners validate LaaJs for specific tasks: they can test whether their metrics correctly distinguish between high and low quality (virtual) LaaJs, and estimate appropriate thresholds for evaluator adequacy. We demonstrate the utility of LaaJMeter in a code translation task involving a legacy programming language, showing how different metrics vary in sensitivity to evaluator quality. Our results highlight the limitations of common metrics and the importance of principled metric selection. LaaJMeter provides a scalable and extensible solution for assessing LaaJs in low-resource settings, contributing to the broader effort to ensure trustworthy and reproducible evaluation in NLP.