Prediction-Powered Ranking of Large Language Models
作者: Ivi Chatzi, Eleni Straitouri, Suhas Thejaswi, Manuel Gomez Rodriguez
分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL, cs.CY, cs.HC, stat.ML
发布日期: 2024-02-27 (更新: 2024-12-04)
备注: Published at NeurIPS 2024
💡 一句话要点
提出统计框架以改进大型语言模型的排名预测
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 人类偏好 成对比较 统计框架 模型排名
📋 核心要点
- 现有方法依赖人类进行成对比较，成本高且效率低，难以准确反映模型排名。
- 本文提出的统计框架结合人类和模型的成对比较，生成可能的排名集合，填补了现有方法的空白。
- 实验证明，使用强大语言模型的成对比较构建的排名集合常常与人类偏好不一致，显示出该框架的有效性。
📝 摘要（中文）
大型语言模型的排名通常依据其与人类偏好的对齐程度进行评估。现有方法通过人类的成对比较来收集偏好，但这一过程成本高且耗时。本文提出了一种统计框架，利用少量人类的成对比较和大量模型的成对比较，生成每个模型的可能排名集合，并保证在用户指定的概率下，这些排名集合能够渐近覆盖真实排名。通过实验证明，该框架有效且能揭示强大语言模型的成对比较与人类偏好的不一致性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型语言模型排名中人类偏好与模型输出之间的不一致性问题。现有方法依赖于人类进行成对比较，过程繁琐且成本高昂，导致难以获取足够的数据进行准确排名。
核心思路：论文提出了一种新的统计框架，结合少量人类的成对比较和大量模型的成对比较，生成每个模型的可能排名集合。该框架的设计旨在通过概率保证，确保这些排名集合能够渐近覆盖真实排名。
技术框架：整体架构包括两个主要模块：首先，收集人类的成对比较数据；其次，利用强大语言模型生成大量成对比较数据。然后，应用统计方法构建排名集合，确保覆盖真实排名。
关键创新：最重要的创新在于提出了一个能够量化人类与模型偏好不一致性的统计框架。这一框架不仅提供了排名集合，还保证了在指定概率下的准确性，与现有方法相比具有显著的优势。
关键设计：框架中涉及的关键参数包括用户指定的概率阈值，以及用于生成成对比较的强大语言模型的选择。损失函数设计上，强调了人类偏好的重要性，以确保模型输出的对齐性。具体的网络结构和参数设置在实验部分进行了详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，使用强大语言模型生成的成对比较构建的排名集合常常与人类偏好不一致，显示出该框架的有效性。具体而言，构建的排名集合在覆盖真实排名方面的概率达到了用户指定的阈值，验证了框架的实用性。
🎯 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、推荐系统以及人机交互等。通过改进模型排名的准确性，可以提升用户体验和系统性能，具有重要的实际价值和广泛的未来影响。
📄 摘要（原文）
Large language models are often ranked according to their level of alignment with human preferences -- a model is better than other models if its outputs are more frequently preferred by humans. One of the popular ways to elicit human preferences utilizes pairwise comparisons between the outputs provided by different models to the same inputs. However, since gathering pairwise comparisons by humans is costly and time-consuming, it has become a common practice to gather pairwise comparisons by a strong large language model -- a model strongly aligned with human preferences. Surprisingly, practitioners cannot currently measure the uncertainty that any mismatch between human and model preferences may introduce in the constructed rankings. In this work, we develop a statistical framework to bridge this gap. Given a (small) set of pairwise comparisons by humans and a large set of pairwise comparisons by a model, our framework provides a rank-set -- a set of possible ranking positions -- for each of the models under comparison. Moreover, it guarantees that, with a probability greater than or equal to a user-specified value, the rank-sets cover the true ranking consistent with the distribution of human pairwise preferences asymptotically. Using pairwise comparisons made by humans in the LMSYS Chatbot Arena platform and pairwise comparisons made by three strong large language models, we empirically demonstrate the effectivity of our framework and show that the rank-sets constructed using only pairwise comparisons by the strong large language models are often inconsistent with (the distribution of) human pairwise preferences.