# わたしのべんきょうノート

## 勉強した論文や技術等の情報をGithubのIssueにメモっているひとのブログ。 それなりにメモの量が蓄積されてきたので、一度整理したいなと思いブログはじめてみました！ 自然言語処理(NLP), 推薦システム(RecommenderSystem), Educational Data Mining (EDM), Learning Analytics (LA)などの分野のメモが多いと思います。 最近は特にLLMにお熱 :)

Jan 3, 2025 AkihikoWATANABE About 2 hours 10 mins

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## Evaluation

#RecommenderSystems#Pocket#Dataset#LanguageModel#SessionBased#Personalization
Issue Date: 2024-12-31 Preference Discerning with LLM-Enhanced Generative Retrieval, Fabian Paischer+, arXiv24 #Survey#Pocket#NLP#LanguageModel#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-12-25 A Survey on LLM-as-a-Judge, Jiawei Gu+, arXiv24 #Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-12-15 When Benchmarks are Targets: Revealing the Sensitivity of Large Language Model Leaderboards, Norah Alzahrani+, ACL24 Comment#1591に日本語でのサマリが記載されているので参照のこと。リーダーボードのバイアスを軽減した結果、どのLLMが最大パフォーマンスとみなされるようになったのだろうか？ ...

#Pocket#NLP#LanguageModel#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-12-15 BatchEval: Towards Human-like Text Evaluation, Peiwen Yuan+, ACL24 Comment#1591に日本語によるサマリが掲載されているので参照のこと。 ... #NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#NLP#Dataset#LanguageModel#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-12-15 Striking Gold in Advertising: Standardization and Exploration of Ad Text Generation, Masato Mita+, ACL24 Comment広告文生成タスク（Ad Text Generation）は個々のグループのプロプライエタリデータでしか評価されてこなかったことと、そもそもタスク設定が十分に規定されていないので、その辺を整備したという話らしい。特に広告文生成のための初のオープンデータなCAMERAを構築している。データセットをTab ... #InformationRetrieval#Pocket#RelevanceJudgment#LanguageModel
Issue Date: 2024-11-14 A Large-Scale Study of Relevance Assessments with Large Language Models: An Initial Look, Shivani Upadhyay+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/lintool/status/1856876816197165188?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q[Perplexity（参考;Hallucinationに注意）](https://www.perplexity.ai/search/ ... #Survey#NLP#LanguageModel#Reasoning
Issue Date: 2024-11-07 Beyond Accuracy: Evaluating the Reasoning Behavior of Large Language Models -- A Survey, Philipp Mondorf+, arXiv24 Comment論文紹介（sei_shinagawa）:https://www.docswell.com/s/sei_shinagawa/KL1QXL-beyond-accuracy-evaluating-the-behaivior-of-llm-survey![image](https://github.com/ ... #InformationRetrieval#NLP#Dataset#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-10-20 Fact, Fetch, and Reason: A Unified Evaluation of Retrieval-Augmented Generation, Satyapriya Krishna+, N_A, arXiv24 CommentRAGのfactuality, retrieval acculacy, reasoningを評価するためのmulti hop puestionとそれに回答するための最大15のwikipedia記事のベンチマーク元ポスト:https://x.com/_philschmid/status/184062 ... #InformationRetrieval#LanguageModel
Issue Date: 2024-09-24 Report on the 1st Workshop on Large Language Model for Evaluation in Information Retrieval （LLM4Eval 2024） at SIGIR 2024, Hossein A. Rahmani+, N_A, arXiv24 CommentLLMを用いたIRシステムの評価方法に関するワークショップのレポート。レポート中にAccepted Paperがリストアップされている。 ... #Survey#Pocket#SpokenLanguageProcessing#FoundationModel#Speech
Issue Date: 2024-04-21 A Large-Scale Evaluation of Speech Foundation Models, Shu-wen Yang+, N_A, arXiv24 Summary基盤モデルパラダイムは、共有基盤モデルを使用して最先端のパフォーマンスを達成し、下流特有のモデリングやデータ注釈を最小限に抑えることを目指す。このアプローチは、自然言語処理（NLP）の分野で成功しているが、音声処理分野では類似したセットアップが不足している。本研究では、音声処理ユニバーサルパフォーマンスベンチマーク（SUPERB）を設立し、音声に対する基盤モデルパラダイムの効果を調査する。凍結された基盤モデルに続いて、タスク専用の軽量な予測ヘッドを使用して、SUPERB内の音声処理タスクに取り組むための統一されたマルチタスキングフレームワークを提案する。結果は、基盤モデルパラダイムが音声に有望であり、提案されたマルチタスキングフレームワークが効果的であることを示し、最も優れた基盤モデルがほとんどのSUPERBタスクで競争力のある汎化性能を持つことを示している。 CommentSpeech関連のFoundation Modelの評価結果が載っているらしい。図は下記ツイートより引用参考:https://x.com/unilightwf/status/1781659340065345766?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Survey#NaturalLanguageGeneration#Pocket#NLP#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-01-24 Leveraging Large Language Models for NLG Evaluation: A Survey, Zhen Li+, N_A, arXiv24 Summary本研究は、大規模言語モデル（LLMs）を使用した自然言語生成（NLG）の評価についての包括的な概要を提供します。既存の評価指標を整理し、LLMベースの手法を比較するためのフレームワークを提案します。さらに、未解決の課題についても議論し、より公正で高度なNLG評価技術を提唱します。 Comment重要NLGの評価をするモデルのアーキテクチャとして、BERTScoreのようなreferenceとhvpothesisのdistiebuted representation同士を比較するような手法（matching-based）と、性能指標を直接テキストとして生成するgenerative-based ... #Pocket#NLP#LanguageModel#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-01-25 G-Eval: NLG Evaluation using GPT-4 with Better Human Alignment, Yang Liu+, N_A, EMNLP23 Summary従来の参照ベースの評価指標では、自然言語生成システムの品質を正確に測定することが難しい。最近の研究では、大規模言語モデル（LLMs）を使用した参照ベースの評価指標が提案されているが、まだ人間との一致度が低い。本研究では、G-Evalという大規模言語モデルを使用した品質評価フレームワークを提案し、要約と対話生成のタスクで実験を行った。G-Evalは従来の手法を大幅に上回る結果を示し、LLMベースの評価器の潜在的な問題についても分析している。コードはGitHubで公開されている。 Comment伝統的なNLGの性能指標が、人間の判断との相関が低いことを示した研究# 手法概要 CoTを利用して、生成されたテキストの品質を評価する手法を提案している。 タスクのIntroductionと、評価のCriteriaをプロンプトに仕込むだけで、自動的にLLMに評価ステップに関するCoTを生成させ、最終 ... #Pocket#NLP#LanguageModel#InstructionTuning
Issue Date: 2023-11-15 Instruction-Following Evaluation for Large Language Models, Jeffrey Zhou+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）の能力を評価するために、Instruction-Following Eval（IFEval）という評価ベンチマークが導入されました。IFEvalは、検証可能な指示に焦点を当てた直感的で再現性のある評価方法です。具体的には、25種類の検証可能な指示を特定し、それぞれの指示を含む約500のプロンプトを作成しました。この評価ベンチマークの結果は、GitHubで公開されています。 CommentLLMがinstructionにどれだけ従うかを評価するために、検証可能なプロンプト（400字以上で書きなさいなど）を考案し評価する枠組みを提案。人間が評価すると時間とお金がかかり、LLMを利用した自動評価だと評価を実施するLLMのバイアスがかかるのだ、それら両方のlimitationを克服できると ... #Pocket#NLP#Dataset#LanguageModel#MultiLingual
Issue Date: 2023-11-14 MEGAVERSE: Benchmarking Large Language Models Across Languages, Modalities, Models and Tasks, Sanchit Ahuja+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsの研究は急速に進展しており、英語以外の言語での評価が必要とされている。本研究では、新しいデータセットを追加したMEGAVERSEベンチマークを提案し、さまざまなLLMsを評価する。実験の結果、GPT4とPaLM2が優れたパフォーマンスを示したが、データの汚染などの問題があるため、さらなる取り組みが必要である。 #Pocket#NLP#LanguageModel#FactualConsistency#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2023-11-05 The Perils & Promises of Fact-checking with Large Language Models, Dorian Quelle+, N_A, arXiv23 Summary自律型の事実チェックにおいて、大規模言語モデル（LLMs）を使用することが重要である。LLMsは真実と虚偽を見分ける役割を果たし、その出力を検証する能力がある。本研究では、LLMエージェントを使用して事実チェックを行い、推論を説明し、関連する情報源を引用する能力を評価した。結果は、文脈情報を備えたLLMsの能力の向上を示しているが、正確性には一貫性がないことに注意が必要である。今後の研究では、成功と失敗の要因をより深く理解する必要がある。 Commentgpt3とgpt4でFactCheckして傾向を分析しました、という研究。promptにstatementとgoogleで補完したcontextを含め、出力フォーマットを指定することでFactCheckする。promptingする際の言語や、statementの事実性の度合い（半分true, 全て斜 ... #NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-10-29 Large Language Models are not Fair Evaluators, Peiyi Wang+, N_A, arXiv23 Summaryこの論文では、大規模言語モデル（LLMs）を使用して、候補モデルの応答品質を評価する評価パラダイムにおける系統的なバイアスを明らかにします。さらに、バイアスを軽減するためのキャリブレーションフレームワークを提案し、実験によってその有効性を示します。また、コードとデータを公開して、今後の研究を支援します。 #Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-10-28 Human Feedback is not Gold Standard, Tom Hosking+, N_A, arXiv23 Summary人間のフィードバックは、大規模言語モデルの性能評価に使用されているが、その好みのスコアがどの特性を捉えているのかは明確ではない。この研究では、人間のフィードバックの使用を分析し、重要なエラー基準を適切に捉えているかどうかを検証した。結果として、好みのスコアは広範なカバレッジを持っているが、事実性などの重要な側面が過小評価されていることがわかった。また、好みのスコアとエラーアノテーションは交絡因子の影響を受ける可能性があり、出力の断定性が事実性エラーの知覚率を歪めることも示された。さらに、人間のフィードバックを訓練目標として使用することが、モデルの出力の断定性を過度に増加させることも示された。今後の研究では、好みのスコアが望ましい目標と一致しているかどうかを慎重に考慮する必要がある。 Comment参考: https://x.com/icoxfog417/status/1718151338520199180?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-10-25 Branch-Solve-Merge Improves Large Language Model Evaluation and Generation, Swarnadeep Saha+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、多面的な言語生成および評価タスクにおいて、大規模言語モデルプログラム（BSM）を提案します。BSMは、ブランチ、ソルブ、マージの3つのモジュールから構成され、タスクを複数のサブタスクに分解し、独立して解決し、解決策を統合します。実験により、BSMが評価の正確性と一貫性を向上させ、パフォーマンスを向上させることが示されました。 #MachineLearning#Pocket#NLP#Dataset#LanguageModel#LLMAgent#AutoML
Issue Date: 2023-10-09 Benchmarking Large Language Models As AI Research Agents, Qian Huang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、AI研究エージェントを構築し、科学的な実験のタスクを実行するためのベンチマークとしてMLAgentBenchを提案する。エージェントはファイルの読み書きやコードの実行などのアクションを実行し、実験を実行し、結果を分析し、機械学習パイプラインのコードを変更することができる。GPT-4ベースの研究エージェントは多くのタスクで高性能なモデルを実現できるが、成功率は異なる。また、LLMベースの研究エージェントにはいくつかの課題がある。 CommentGPT4がMLモデルをどれだけ自動的に構築できるかを調べた模様。また、ベンチマークデータを作成した模様。結果としては、既存の有名なデータセットでの成功率は90%程度であり、未知のタスク（新たなKaggle Challenge等）では30%程度とのこと。 ... #Pocket#NLP#Dataset#LanguageModel#LLMAgent
Issue Date: 2023-08-27 AgentBench: Evaluating LLMs as Agents, Xiao Liu+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）をエージェントとして評価するための多次元の進化するベンチマーク「AgentBench」を提案しています。AgentBenchは、8つの異なる環境でマルチターンのオープンエンドの生成設定を提供し、LLMの推論と意思決定能力を評価します。25のLLMsに対するテストでは、商用LLMsは強力な能力を示していますが、オープンソースの競合他社との性能には差があります。AgentBenchのデータセット、環境、および評価パッケージは、GitHubで公開されています。 CommentエージェントとしてのLLMの推論能力と意思決定能力を評価するためのベンチマークを提案。トップの商用LLMとOpenSource LLMの間に大きな性能差があることを示した。 ... #DocumentSummarization#MachineTranslation#NaturalLanguageGeneration#Metrics#Pocket#NLP#LM-based#Coherence
Issue Date: 2023-08-13 DiscoScore: Evaluating Text Generation with BERT and Discourse Coherence, Wei Zhao+, N_A, EACL23 Summary本研究では、文章の一貫性を評価するための新しい指標であるDiscoScoreを紹介します。DiscoScoreはCentering理論に基づいており、BERTを使用して談話の一貫性をモデル化します。実験の結果、DiscoScoreは他の指標よりも人間の評価との相関が高く、システムレベルでの評価でも優れた結果を示しました。さらに、DiscoScoreの重要性とその優位性についても説明されています。 #DocumentSummarization#Pocket#NLP#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 RISE: Leveraging Retrieval Techniques for Summarization Evaluation, David Uthus+, N_A, Findings of ACL23 Summary自動要約の評価は困難であり、従来のアプローチでは人間の評価には及ばない。そこで、私たちはRISEという新しいアプローチを提案する。RISEは情報検索の技術を活用し、ゴールドリファレンスの要約がなくても要約を評価することができる。RISEは特に評価用のリファレンス要約が利用できない新しいデータセットに適しており、SummEvalベンチマークでの実験結果から、RISEは過去のアプローチと比較して人間の評価と高い相関を示している。また、RISEはデータ効率性と言語間の汎用性も示している。 Comment# 概要 Dual-Encoderを用いて、ソースドキュメントとシステム要約をエンコードし、dot productをとることでスコアを得る手法。モデルの訓練は、Contrastive Learningで行い、既存データセットのソースと参照要約のペアを正例とみなし、In Batch training# ... #DocumentSummarization#Pocket#NLP#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2023-08-13 GPTScore: Evaluate as You Desire, Jinlan Fu+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、生成型AIの評価における課題を解決するために、GPTScoreという評価フレームワークを提案しています。GPTScoreは、生成されたテキストを評価するために、生成型事前学習モデルの新たな能力を活用しています。19の事前学習モデルを探索し、4つのテキスト生成タスクと22の評価項目に対して実験を行いました。結果は、GPTScoreが自然言語の指示だけでテキストの評価を効果的に実現できることを示しています。この評価フレームワークは、注釈付きサンプルの必要性をなくし、カスタマイズされた多面的な評価を実現することができます。 CommentBERTScoreと同様、評価したいテキストの対数尤度で評価しているBERTScoreよりも相関が高く、instructionによって性能が向上することが示されている ... #DocumentSummarization#Pocket#NLP
Issue Date: 2023-08-13 Large Language Models are Diverse Role-Players for Summarization Evaluation, Ning Wu+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、テキスト要約の評価フレームワークを提案し、生成されたテキストと参照テキストを客観的および主観的な側面から比較することで包括的な評価を行います。具体的には、ロールプレイヤーのプロンプティングメカニズムを使用してテキストの評価をモデル化し、コンテキストベースのプロンプティングメカニズムを導入して動的なロールプレイヤープロファイルを生成します。さらに、バッチプロンプティングに基づいたマルチロールプレイヤープロンプティング技術を使用して複数の評価結果を統合します。実験結果は、提案モデルが競争力があり、人間の評価者と高い一致性を持つことを示しています。 #DocumentSummarization#Pocket#NLP#FactualConsistency
Issue Date: 2023-08-13 ChatGPT as a Factual Inconsistency Evaluator for Text Summarization, Zheheng Luo+, N_A, arXiv23 Summary事前学習された言語モデルによるテキスト要約の性能向上が注目されているが、生成された要約が元の文書と矛盾することが問題となっている。この問題を解決するために、効果的な事実性評価メトリクスの開発が進められているが、計算複雑性や不確実性の制約があり、人間の判断との一致に限定されている。最近の研究では、大規模言語モデル（LLMs）がテキスト生成と言語理解の両方で優れた性能を示していることがわかっている。本研究では、ChatGPTの事実的な矛盾評価能力を評価し、バイナリエンテイルメント推論、要約ランキング、一貫性評価などのタスクで優れた性能を示した。ただし、ChatGPTには語彙的な類似性の傾向や誤った推論、指示の不適切な理解などの制限があることがわかった。 #NLP#Dataset#LanguageModel
Issue Date: 2023-08-08 L-Eval: Instituting Standardized Evaluation for Long Context Language Models, Chenxin An+, N_A, arXiv23 Summary長い文脈の言語モデル（LCLM）の評価を標準化するために、L-Evalという評価スイートを提案しました。L-Evalには411の長いドキュメントと2,000以上の人間によるクエリ-レスポンスのペアが含まれており、多様な評価方法と指示スタイルを採用しています。オープンソースのモデルは商用モデルに比べて遅れていますが、通常のバージョンと比較しても印象的なパフォーマンスを示しています。LCLMの生成結果は公開されています。 Commentlong contextに対するLLMの評価セット。411のlong documentに対する2kのquery-response pairのデータが存在。法律、fainance, school lectures, 長文対話、小説、ミーティングなどのドメインから成る。 ... #Pocket#NLP#LanguageModel#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2023-07-26 Judging LLM-as-a-judge with MT-Bench and Chatbot Arena, Lianmin Zheng+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLM）を判定者として使用して、オープンエンドの質問に対する性能を評価する方法を提案する。LLMの制限や問題を軽減するための解決策を提案し、2つのベンチマークでLLMの判定者と人間の好みの一致を検証する。結果は、強力なLLM判定者が人間の好みとよく一致し、スケーラブルで説明可能な方法で人間の好みを近似できることを示した。さらに、新しいベンチマークと従来のベンチマークの相補性を示し、いくつかのバリアントを評価する。 CommentMT-Bench（MTBench）スコアとは、multi-turnのQAを出題し、その回答の質をGPT-4でスコアリングしたスコアのこと。 GPT-4の判断とhuman expertの判断とのagreementも検証しており、agreementは80%以上を達成している。 ... #NLP#LanguageModel#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2023-07-22 Can Large Language Models Be an Alternative to Human Evaluations? Cheng-Han Chiang, Hung-yi Lee, ACL23 Summary本研究では、人間の評価が機械学習モデルのテキスト品質評価に不可欠であるが再現性が難しいという問題を解決するために、大規模言語モデル（LLMs）を使用した評価方法を提案している。具体的には、LLMsに同じ指示と評価対象のサンプルを与え、それに対する応答を生成させることで、LLM評価を行っている。実験結果から、LLM評価の結果は人間の評価と一致しており、異なるフォーマットやサンプリングアルゴリズムでも安定していることが示されている。LLMsを使用したテキスト品質評価の可能性が初めて示されており、その制限や倫理的な考慮事項についても議論されている。 #ComputerVision#NaturalLanguageGeneration#NLP#Dataset
Issue Date: 2023-07-22 InfoMetIC: An Informative Metric for Reference-free Image Caption Evaluation, ACL23 Summary自動画像キャプションの評価には、情報豊かなメトリック（InfoMetIC）が提案されています。これにより、キャプションの誤りや欠落した情報を詳細に特定することができます。InfoMetICは、テキストの精度スコア、ビジョンの再現スコア、および全体の品質スコアを提供し、人間の判断との相関も高いです。また、トークンレベルの評価データセットも構築されています。詳細はGitHubで公開されています。 #Metrics#NLP#LanguageModel#QuestionAnswering#Reference-free
Issue Date: 2023-07-22 RQUGE: Reference-Free Metric for Evaluating Question Generation by Answering the Question, ACL23 Summary既存の質問評価メトリックにはいくつかの欠点がありますが、本研究では新しいメトリックRQUGEを提案します。RQUGEは文脈に基づいて候補質問の回答可能性を考慮し、参照質問に依存せずに人間の判断と高い相関を持つことが示されています。さらに、RQUGEは敵対的な破壊に対しても堅牢であり、質問生成モデルのファインチューニングにも有効です。これにより、QAモデルのドメイン外データセットでのパフォーマンスが向上します。 Comment# 概要 質問自動生成の性能指標（e.g. ROUGE, BERTScore）は、表層の一致、あるいは意味が一致した場合にハイスコアを与えるが、以下の欠点がある 人手で作成された大量のreference questionが必要 表層あるいは意味的に近くないが正しいquestionに対し ... #Pocket#NLP#ChatGPT
Issue Date: 2023-07-22 How is ChatGPTs behavior changing over time?, Lingjiao Chen+, N_A, arXiv23 SummaryGPT-3.5とGPT-4は、大規模言語モデル（LLM）のサービスであり、その性能と振る舞いは時間とともに変動することがわかった。例えば、GPT-4は素数の特定に優れていたが、後のバージョンでは低い正答率となった。また、GPT-3.5はGPT-4よりも優れた性能を示した。さらに、GPT-4とGPT-3.5の両方が時間とともに敏感な質問への回答やコード生成でのミスが増えた。この結果から、LLMの品質を継続的に監視する必要性が示唆される。 CommentGPT3.5, GPT4共にfreezeされてないのなら、研究で利用すると結果が再現されないので、研究で使うべきではない。また、知らんうちにいくつかのタスクで勝手に性能低下されたらたまったものではない。 ... #Pocket#NLP#LanguageModel#InstructionTuning
Issue Date: 2023-07-22 Instruction-following Evaluation through Verbalizer Manipulation, Shiyang Li+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、指示に従う能力を正確に評価するための新しい評価プロトコル「verbalizer manipulation」を提案しています。このプロトコルでは、モデルに異なる程度で一致する言葉を使用してタスクラベルを表現させ、モデルの事前知識に依存する能力を検証します。さまざまなモデルを9つのデータセットで評価し、異なるverbalizerのパフォーマンスによって指示に従う能力が明確に区別されることを示しました。最も困難なverbalizerに対しても、最も強力なモデルでもランダムな推測よりも優れたパフォーマンスを発揮するのは困難であり、指示に従う能力を向上させるために継続的な進歩が必要であることを強調しています。 #Pocket#NLP#Dataset#LanguageModel
Issue Date: 2023-07-22 FLASK: Fine-grained Language Model Evaluation based on Alignment Skill Sets, Seonghyeon Ye+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）の評価における課題を解決するため、細かい評価プロトコルであるFLASKを提案する。FLASKは、インスタンスごとのスキルセットレベルでの評価を可能にし、モデルベースと人間ベースの評価の両方に使用できる。具体的には、12の細かいスキルを定義し、各インスタンスにスキルのセットを割り当てることで評価セットを構築する。さらに、ターゲットドメインと難易度レベルの注釈を付けることで、モデルのパフォーマンスを包括的に分析する。FLASKを使用することで、モデルのパフォーマンスを正確に測定し、特定のスキルに優れたLLMsを分析することができる。また、実践者はFLASKを使用して、特定の状況に適したモデルを推奨することができる。 CommentこのベンチによるとLLaMA2でさえ、商用のLLMに比べると能力はかなり劣っているように見える。 ... #DocumentSummarization#Metrics#NLP#Dataset
Issue Date: 2023-07-18 Revisiting the Gold Standard: Grounding Summarization Evaluation with Robust Human Evaluation, ACL23 Summary要約の評価には人間の評価が重要ですが、既存の評価方法には問題があります。そこで、私たちは新しい要約の重要性プロトコルを提案し、大規模な人間評価データセットを収集しました。さらに、異なる評価プロトコルを比較し、自動評価指標を評価しました。私たちの研究結果は、大規模言語モデルの評価に重要な示唆を与えます。 #NaturalLanguageGeneration#NLP#Explanation#Faithfulness
Issue Date: 2023-07-18 Faithfulness Tests for Natural Language Explanations, ACL23 Summary本研究では、ニューラルモデルの説明の忠実性を評価するための2つのテストを提案しています。1つ目は、カウンターファクチュアルな予測につながる理由を挿入するためのカウンターファクチュアル入力エディタを提案し、2つ目は生成された説明から入力を再構築し、同じ予測につながる頻度をチェックするテストです。これらのテストは、忠実な説明の開発において基本的なツールとなります。 #NaturalLanguageGeneration#NLP#Novelty
Issue Date: 2023-07-14 TACL How much do language models copy from their training data? Evaluating linguistic novelty in text generation using RAVEN, TACL23 Summaryこの研究では、言語モデルが生成するテキストの新規性を評価するための分析スイートRAVENを紹介しています。英語で訓練された4つのニューラル言語モデルに対して、局所的な構造と大規模な構造の新規性を評価しました。結果として、生成されたテキストは局所的な構造においては新規性に欠けており、大規模な構造においては人間と同程度の新規性があり、時には訓練セットからの重複したテキストを生成することもあります。また、GPT-2の詳細な手動分析により、組成的および類推的な一般化メカニズムの使用が示され、新規テキストが形態的および構文的に妥当であるが、意味的な問題が比較的頻繁に発生することも示されました。 #MachineLearning#NLP#LanguageModel#Finetuning (SFT)
Issue Date: 2023-07-14 Measuring the Instability of Fine-Tuning, ACL23 Summary事前学習済み言語モデルのファインチューニングは小規模データセットでは不安定であることが示されている。本研究では、不安定性を定量化する指標を分析し、評価フレームワークを提案する。また、既存の不安定性軽減手法を再評価し、結果を提供する。 #NLP#Dataset#LanguageModel#TheoryOfMind
Issue Date: 2023-07-11 Understanding Social Reasoning in Language Models with Language Models, Kanishk Gandhi+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）のTheory-of-Mind（ToM）推論能力を評価するための新しいフレームワークを提案し、新しい社会的推論のベンチマーク（BigToM）を作成しました。BigToMを使用して、さまざまなLLMsの社会的推論能力を評価し、GPT4が人間の推論パターンと類似したToMの能力を持っていることを示しましたが、他のLLMsは苦戦していることを示唆しています。 CommentLLMの社会的推論能力を評価するためのベンチマークを提案。ToMタスクとは、人間の信念、ゴール、メンタルstate、何を知っているか等をトラッキングすることが求められるタスクのこと。 ... #NLP#Dataset#LLMAgent
Issue Date: 2023-07-03 Mind2Web: Towards a Generalist Agent for the Web, Xiang Deng+, N_A, arXiv23 SummaryMind2Webという新しいデータセットを紹介します。このデータセットは、任意のウェブサイト上で複雑なタスクを実行するための言語の指示に従うウェブエージェントを開発・評価するために作成されました。従来のデータセットでは一般的なウェブエージェントには適していなかったため、Mind2Webはより多様なドメイン、実世界のウェブサイト、幅広いユーザーの相互作用パターンを提供します。また、大規模言語モデル（LLMs）を使用して一般的なウェブエージェントを構築するための初期の探索も行われます。この研究は、ウェブエージェントのさらなる研究を促進するためにデータセット、モデルの実装、およびトレーニング済みモデルをオープンソース化します。 CommentWebにおけるgeneralistエージェントを評価するためのデータセットを構築。31ドメインの137件のwebサイトにおける2350個のタスクが含まれている。タスクは、webサイトにおける多様で実用的なユースケースを反映し、チャレンジングだが現実的な問題であり、エージェントの環境やタスクをまた ... #Pocket#NLP#Dataset#LanguageModel
Issue Date: 2023-07-03 Artificial Artificial Artificial Intelligence: Crowd Workers Widely Use Large Language Models for Text Production Tasks, Veniamin Veselovsky+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）の普及率を調査するために、クラウドワーカーによるLLMの使用の事例研究を行った。結果から、33〜46％のクラウドワーカーがタスクの完了時にLLMsを使用していることが推定された。これにより、人間のデータが人間のものであることを確保するために新しい方法が必要であることが示唆された。 CommentMturkの言語生成タスクにおいて、Turkerのうち33-46%はLLMsを利用していることを明らかにした ... #Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-07-03 Bring Your Own Data Self-Supervised Evaluation for Large Language Models, Neel Jain+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）の振る舞いを評価するための自己教師あり評価フレームワークを提案する。これにより、人間によるラベル付けが必要なくなり、実際のデータに対してモデルの感度や不変性を評価できる。自己教師あり評価は、クローズドブックの知識や有害性、文脈依存性などの側面を評価することができる。また、人間による教師あり評価との相関関係も高い。自己教師あり評価は、現在の評価戦略を補完するものである。 Comment# Motivation LLMの急速な発展によって、それらの能力とlimitationを正確にとらえるための様々な新たなmetricsが提案されてきたが、結果的に、新たなモデルが既存のデータセットを廃止に追い込み、常に新たなデータセットを作成する必要が生じている。 近年のBIG-Bench #以下 ... #Pocket#NLP#Dataset#LanguageModel
Issue Date: 2023-06-16 KoLA: Carefully Benchmarking World Knowledge of Large Language Models, Jifan Yu+, N_A, arXiv23 SummaryLLMの評価を改善するために、KoLAという知識指向のベンチマークを構築した。このベンチマークは、19のタスクをカバーし、Wikipediaと新興コーパスを使用して、知識の幻覚を自動的に評価する独自の自己対照メトリックを含む対照的なシステムを採用している。21のオープンソースと商用のLLMを評価し、KoLAデータセットとオープン参加のリーダーボードは、LLMや知識関連システムの開発の参考資料として継続的に更新される。 #NLP#LanguageModel#SyntheticData
Issue Date: 2023-05-22 Visualizing Linguistic Diversity of Text Datasets Synthesized by Large Language Models, Emily Reif+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsを使用して生成されたデータセットの構文的多様性を理解し分析するための新しい可視化ツールであるLinguisticLensが提供された。このツールは、テキストを構文、語彙、および意味の軸に沿ってクラスタリングし、階層的な可視化をサポートしている。ライブデモはshorturl.at/zHOUVで利用可能。 CommentLLMを用いてfew-shot promptingを利用して生成されたデータセットを理解し評価することは難しく、そもそもLLMによって生成されるデータの失敗に関してはあまり理解が進んでいない（e.g. repetitionなどは知られている）。この研究では、LLMによって生成されたデータセットの特性 ... #NLP#Dataset#Hallucination
Issue Date: 2023-05-20 TrueTeacher: Learning Factual Consistency Evaluation with Large Language Models, Zorik Gekhman+, N_A, arXiv23 Summary自然言語推論（NLI）モデルを使用した事実の一貫性評価には限界があり、大規模言語モデル（LLMs）は計算コストが高いため実用的ではない。そこで、TrueTeacherというLLMを使用して多様なモデル生成要約を注釈付けすることによって合成データを生成する方法を提案し、既存の合成データ生成方法と比較して優位性と堅牢性を示した。140万の例を含む大規模な合成データセットを公開した。 CommentFactual Consistency Evaluationに関する研究。オリジナルのテキストに対して、様々な規模の言語モデルを用いて要約を生成。生成された要約に対してfactual informationが正しく含まれているかをラベル付けする方法を提案。 ... #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Metrics#Pocket#NLP#Reference-based
Issue Date: 2023-08-14 SMART: Sentences as Basic Units for Text Evaluation, Reinald Kim Amplayo+, N_A, arXiv22 Summary本研究では、テキスト生成の評価指標の制限を緩和するために、新しい指標であるSMARTを提案する。SMARTは文を基本的なマッチング単位とし、文のマッチング関数を使用して候補文と参照文を評価する。また、ソースドキュメントの文とも比較し、評価を可能にする。実験結果は、SMARTが他の指標を上回ることを示し、特にモデルベースのマッチング関数を使用した場合に有効であることを示している。また、提案された指標は長い要約文でもうまく機能し、特定のモデルに偏りが少ないことも示されている。 #DocumentSummarization#Metrics#Pocket#NLP#Reference-free#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 FFCI: A Framework for Interpretable Automatic Evaluation of Summarization, Fajri Koto+, N_A, JAIR22 Summary本論文では、FFCIという細かい要約評価のためのフレームワークを提案しました。このフレームワークは、信頼性、焦点、カバレッジ、および文間の連続性の4つの要素から構成されています。新しいデータセットを構築し、評価メトリックとモデルベースの評価方法をクロス比較することで、FFCIの4つの次元を評価するための自動的な方法を開発しました。さまざまな要約モデルを評価し、驚くべき結果を得ました。 Comment先行研究でどのようなMetricが利用されていて、それらがどういった観点のMetricなのかや、データセットなど、非常に細かくまとまっている。Faithfulness(ROUGE, STS-Score, BERTScoreに基づく), Focus and Coverage (Question Ans ... #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Metrics#Pocket#NLP#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 InfoLM: A New Metric to Evaluate Summarization & Data2Text Generation, Pierre Colombo+, N_A, AAAI22 Summary自然言語生成システムの品質評価は高価であり、人間の注釈に頼ることが一般的です。しかし、自動評価指標を使用することもあります。本研究では、マスクされた言語モデルを使用した評価指標であるInfoLMを紹介します。この指標は同義語を処理することができ、要約やデータ生成の設定で有意な改善を示しました。 #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Metrics#Pocket#NLP#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 WIDAR -- Weighted Input Document Augmented ROUGE, Raghav Jain+, N_A, ECIR22 Summary自動テキスト要約の評価において、ROUGEメトリックには制約があり、参照要約の利用可能性に依存している。そこで、本研究ではWIDARメトリックを提案し、参照要約だけでなく入力ドキュメントも使用して要約の品質を評価する。WIDARメトリックは一貫性、整合性、流暢さ、関連性の向上をROUGEと比較しており、他の最先端のメトリックと同等の結果を短い計算時間で得ることができる。 #DocumentSummarization#NLP#LM-based#FactualConsistency
Issue Date: 2023-08-13 SummaC: Re-Visiting NLI-based Models for Inconsistency Detection in Summarization, Laban+, TACL22 Summary要約の領域では、入力ドキュメントと要約が整合していることが重要です。以前の研究では、自然言語推論（NLI）モデルを不整合検出に適用するとパフォーマンスが低下することがわかりました。本研究では、NLIを不整合検出に再評価し、過去の研究での入力の粒度の不一致が問題であることを発見しました。新しい手法SummaCConvを提案し、NLIモデルを文単位にドキュメントを分割してスコアを集計することで、不整合検出に成功裏に使用できることを示しました。さらに、新しいベンチマークSummaCを導入し、74.4%の正確さを達成し、先行研究と比較して5%の改善を実現しました。 #DocumentSummarization#Metrics#NLP#FactualConsistency
Issue Date: 2023-08-13 TRUE: Re-evaluating Factual Consistency Evaluation, Or Honovich+, N_A, the Second DialDoc Workshop on Document-grounded Dialogue and Conversational Question Answering22 Summary事実の整合性メトリックの包括的な調査と評価であるTRUEを紹介。さまざまな最先端のメトリックと11のデータセットを対象に行った結果、大規模なNLIおよび質問生成・回答ベースのアプローチが強力で補完的な結果を達成することがわかった。TRUEをモデルおよびメトリックの開発者の出発点として推奨し、さらなる評価方法の向上に向けた進歩を期待している。 CommentFactualConsistencyに関するMetricが良くまとまっている ... #DocumentSummarization#NLP#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 MaskEval: Weighted MLM-Based Evaluation for Text Summarization and Simplification, Yu Lu Liu+, N_A, arXiv22 Summary本研究では、テキストの要約と簡素化のための参照のない評価尺度であるMaskEvalを提案しています。MaskEvalは、候補テキストとソーステキストの連結に対してマスクされた言語モデリングを行い、重要な品質の側面ごとに相対的な重要性を調整することができます。さらに、英語の要約と簡素化における人間の判断との相関に基づいて、その効果を示し、両方のタスク間での転移シナリオを探索します。 #DocumentSummarization#Metrics#NLP#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 Play the Shannon Game With Language Models: A Human-Free Approach to Summary Evaluation, Nicholas Egan+, N_A, AAAI22 Summaryこの研究では、事前学習済み言語モデルを使用して、参照フリーの要約評価指標を提案します。これにより、要約の品質を測定するための新しい手法が開発されます。また、提案手法が人間の判断と高い相関関係を持つことが実証されます。 #DocumentSummarization#Metrics#NLP#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 Reference-free Summarization Evaluation via Semantic Correlation and Compression Ratio, Liu+, NAACL22 Summary本研究では、参照ベースの評価方法の柔軟性の欠如を解消するために、事前学習済み言語モデルを使用して自動参照フリーの評価指標を提案します。この指標は、要約の意味的な分布と圧縮率を考慮し、人間の評価とより一致していることが実験で示されました。 #DocumentSummarization#NLP
Issue Date: 2023-08-13 Re-Examining System-Level Correlations of Automatic Summarization Evaluation Metrics, Deutsch+, NAACL22 Summary本研究では、自動要約評価尺度のシステムレベルの相関に関する不整合を修正するための変更を提案しています。具体的には、全テストセットを使用して自動評価尺度のシステムスコアを計算し、実際のシナリオでよく見られる自動スコアのわずかな差によって分離されたシステムのペアに対してのみ相関を計算することを提案しています。これにより、より正確な相関推定と高品質な人間の判断の収集が可能となります。 #DocumentSummarization#NLP
Issue Date: 2023-08-13 Does Summary Evaluation Survive Translation to Other Languages?, Braun+, NAACL22 Summary要約データセットの作成は費用と時間がかかるが、機械翻訳を使用して既存のデータセットを他の言語に翻訳することで、追加の言語での使用が可能になる。この研究では、英語の要約データセットを7つの言語に翻訳し、自動評価尺度によるパフォーマンスを比較する。また、人間と自動化された要約のスコアリング間の相関を評価し、翻訳がパフォーマンスに与える影響も考慮する。さらに、データセットの再利用の可能性を見つけるために、特定の側面に焦点を当てる。 #DocumentSummarization#Metrics#NLP#TrainedMetrics
Issue Date: 2023-08-13 SummScore: A Comprehensive Evaluation Metric for Summary Quality Based on Cross-Encoder, Wuhang Lin+, N_A, arXiv22 Summary要約の品質評価メトリクスの問題を解決するために、SummScoreという包括的な評価メトリクスを提案する。SummScoreはCrossEncoderに基づいており、要約の多様性を抑制せずに要約の品質を評価することができる。さらに、SummScoreは一貫性、一貫性、流暢さ、関連性の4つの側面で評価することができる。実験結果は、SummScoreが既存の評価メトリクスを上回ることを示している。また、SummScoreの評価結果を16の主要な要約モデルに提供している。 #DocumentSummarization#NLP#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 SueNes: A Weakly Supervised Approach to Evaluating Single-Document Summarization via Negative Sampling, Bao+, NAACL22 Summary従来の自動要約評価メトリックは語彙の類似性に焦点を当てており、意味や言語的な品質を十分に捉えることができない。参照要約が必要であるためコストがかかる。本研究では、参照要約が存在しない弱教師あり要約評価手法を提案する。既存の要約データセットを文書と破損した参照要約のペアに変換してトレーニングする。ドメイン間のテストでは、提案手法がベースラインを上回り、言語的な品質を評価する上で大きな利点を示した。 #DocumentSummarization#NLP#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 PrefScore: Pairwise Preference Learning for Reference-free Summarization Quality Assessment, Luo+, COLING22 Summary人間による参照要約のない機械生成の要約の評価を行うために、ブラッドリー・テリーのパワーランキングモデルを使用して要約の優劣を判断する方法を提案する。実験結果は、この方法が人間の評価と高い相関を持つスコアを生成できることを示している。 #DocumentSummarization#Pocket#NLP
Issue Date: 2023-08-13 How to Find Strong Summary Coherence Measures? A Toolbox and a Comparative Study for Summary Coherence Measure Evaluation, Steen+, COLING22 Summary要約の一貫性を自動的に評価することは重要であり、さまざまな方法が提案されていますが、異なるデータセットと評価指標を使用して評価されるため、相対的なパフォーマンスを理解することが困難です。本研究では、要約の一貫性モデリングのさまざまな方法について調査し、新しい分析尺度を導入します。現在の自動一貫性尺度はすべての評価指標において信頼性のある一貫性スコアを割り当てることができませんが、大規模言語モデルは有望な結果を示しています。 #DocumentSummarization#Pocket#NLP
Issue Date: 2023-08-13 Universal Evasion Attacks on Summarization Scoring, Wenchuan Mu+, N_A, BlackboxNLP workshop on ACL22 Summary要約の自動評価は重要であり、その評価は複雑です。しかし、これまで要約の評価は機械学習のタスクとは考えられていませんでした。本研究では、自動評価の堅牢性を探るために回避攻撃を行いました。攻撃システムは、要約ではない文字列を予測し、一般的な評価指標であるROUGEやMETEORにおいて優れた要約器と競合するスコアを達成しました。また、攻撃システムは最先端の要約手法を上回るスコアを獲得しました。この研究は、現在の評価システムの堅牢性の低さを示しており、要約スコアの開発を促進することを目指しています。 #DocumentSummarization#Pocket#NLP
Issue Date: 2023-08-13 DocAsRef: A Pilot Empirical Study on Repurposing Reference-Based Summary Quality Metrics Reference-Freely, Forrest Sheng Bao+, N_A, arXiv22 Summary参照ベースと参照フリーの要約評価メトリックがあります。参照ベースは正確ですが、制約があります。参照フリーは独立していますが、ゼロショットと正確さの両方を満たせません。本研究では、参照ベースのメトリックを使用してゼロショットかつ正確な参照フリーのアプローチを提案します。実験結果は、このアプローチが最も優れた参照フリーのメトリックを提供できることを示しています。また、参照ベースのメトリックの再利用と追加の調整についても調査しています。 #Analysis#NaturalLanguageGeneration#Pocket#NLP#Annotation
Issue Date: 2024-05-15 The Perils of Using Mechanical Turk to Evaluate Open-Ended Text Generation, Marzena Karpinska+, N_A, EMNLP21 Summary最近のテキスト生成の研究は、オープンエンドのドメインに注力しており、その評価が難しいため、多くの研究者がクラウドソーシングされた人間の判断を収集してモデリングを正当化している。しかし、多くの研究は重要な詳細を報告しておらず、再現性が妨げられていることがわかった。さらに、労働者はモデル生成のテキストと人間による参照テキストを区別できないことが発見され、表示方法を変更することで改善されることが示された。英語教師とのインタビューでは、モデル生成のテキストを評価する際の課題について、より深い洞察が得られた。 CommentOpen-endedなタスクに対するAMTの評価の再現性に関する研究。先行研究をSurveyしたところ、再現のために重要な情報（たとえば、workerの資格、費用、task descriptions、annotator間のagreementなど）が欠落していることが判明した。 続いて、expert# ... #DocumentSummarization#Metrics#Tools#NLP#Dataset
Issue Date: 2023-08-13 SummEval: Re-evaluating Summarization Evaluation, Fabbri+, TACL21 Summaryテキスト要約の評価方法に関する包括的な研究と評価プロトコルの欠如が進展を妨げている。この研究では、自動評価メトリックスの再評価、要約モデルのベンチマーク、統一された形式での要約の提供、評価ツールキットの実装、そして注釈付きデータセットの共有など、5つの側面で問題を解決する。この研究は、テキスト要約の評価プロトコルの改善と関連性の高い評価メトリックスの開発に貢献することを目指している。 Comment自動評価指標が人手評価の水準に達しないことが示されており、結局のところROUGEを上回る自動性能指標はほとんどなかった。human judgmentsとのKendall;'s Tauを見ると、chrFがCoherenceとRelevance, METEORがFluencyで上回ったのみだった。また、 ... #DocumentSummarization#NLP
Issue Date: 2023-08-13 How to Evaluate a Summarizer: Study Design and Statistical Analysis for Manual Linguistic Quality Evaluation, Steen+, EACL21 Summary要約システムの評価方法についての調査結果を報告しました。要約の言語的品質についての評価実験を行い、最適な評価方法は側面によって異なることを示しました。また、研究パラメータや統計分析方法についても問題点を指摘しました。さらに、現行の方法では固定された研究予算の下では信頼性のある注釈を提供できないことを強調しました。 Comment要約の人手評価に対する研究 ... #DocumentSummarization#NLP
Issue Date: 2023-08-13 Reliability of Human Evaluation for Text Summarization: Lessons Learned and Challenges Ahead, Iskender+, EACL21 Summary人間評価の信頼性に関する研究では、参加者の情報や実験の詳細が提供されていないことが多い。また、人間評価の信頼性に影響を与える要因についても研究されていない。そこで、私たちは人間評価実験を行い、参加者の情報や実験の詳細を提供し、異なる実験結果を比較した。さらに、専門家と非専門家の評価の信頼性を確保するためのガイドラインを提供し、信頼性に影響を与える要因を特定した。 Comment要約の人手評価に対する信頼性に関して研究。人手評価のガイドラインを提供している。 ... #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Metrics#NLP#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 The Feasibility of Embedding Based Automatic Evaluation for Single Document Summarization, EMNLP-IJCNLP21, Sun+ Comment__translate: ROUGE is widely used to automatically evaluate summarization systems. However, ROUGE measures semantic overlap between a system summary a ... #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Metrics#NLP#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 A Training-free and Reference-free Summarization Evaluation Metric via Centrality-weighted Relevance and Self-referenced Redundancy, Chen+, ACL-IJCNLP21 Summary参照ベースと教師ありの要約評価指標の制約を回避するために、トレーニングフリーかつ参照フリーの要約評価指標を提案する。この指標は、文の中心性によって重み付けされた概念参照と要約との関連性スコアと、自己参照の冗長性スコアから構成される。関連性スコアは擬似参照と要約との間で計算され、重要度のガイダンスを提供する。要約の冗長性スコアは要約内の冗長な情報を評価するために計算される。関連性スコアと冗長性スコアを組み合わせて、要約の最終評価スコアを生成する。徹底的な実験により、提案手法が既存の手法を大幅に上回ることが示された。ソースコードはGitHubで公開されている。 #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Metrics#NLP#Reference-free#QA-based
Issue Date: 2023-08-13 QuestEval: Summarization Asks for Fact-based Evaluation, Thomas Scialom+, N_A, EMNLP21 Summary要約の評価は未解決の課題であり、既存の評価指標は限定的であり、人間の判断との相関が低い。そこで、本研究では質問応答モデルを利用した評価指標QuestEvalを提案する。QuestEvalは正解の参照を必要とせず、一貫性、結束性、流暢さ、関連性の4つの評価次元において人間の判断との相関を大幅に改善することが実験により示された。 CommentQuestEval# 概要 #984 によって提案されてきたメトリックがROUGEに勝てていないことについて言及し、より良い指標を提案。 precision / recall-based な QA metricsを利用してよりロバスト 生成されるqueryのsaliencyを学習する手法を提案するこ ... #NaturalLanguageGeneration#Metrics#NLP#DialogueGeneration#Reference-free#QA-based#FactualConsistency
Issue Date: 2023-08-13 Q2: Evaluating Factual Consistency in Knowledge-Grounded Dialogues via Question Generation and Question Answering, Honovich+, EMNLP21 Summary本研究では、ニューラルな知識に基づく対話生成モデルの信頼性と適用範囲の制限についての問題を解決するため、自動的な質問生成と質問応答を使用した事実的な整合性の自動評価尺度を提案します。この尺度は、自然言語推論を使用して回答スパンを比較することで、以前のトークンベースのマッチングよりも優れた評価を行います。また、新しいデータセットを作成し、事実的な整合性の手動アノテーションを行い、他の尺度とのメタ評価を行いました。結果として、提案手法が人間の判断と高い相関を示しました。 Comment（knowledge-grounded; 知識に基づいた）対話に対するFactual ConsistencyをReference-freeで評価できるQGQA手法。機械翻訳やAbstractive Summarizationの分野で研究が進んできたが、対話では 対話履歴、個人の意見、ユーザに対 ... #DocumentSummarization#Metrics#NLP#LM-based#FactualConsistency
Issue Date: 2023-08-13 Compression, Transduction, and Creation: A Unified Framework for Evaluating Natural Language Generation, Deng+, EMNLP21 Summary本研究では、自然言語生成（NLG）タスクの評価において、情報の整合性を重視した統一的な視点を提案する。情報の整合性を評価するための解釈可能な評価指標のファミリーを開発し、ゴールドリファレンスデータを必要とせずに、さまざまなNLGタスクの評価を行うことができることを実験で示した。 CommentCTC ... #NaturalLanguageGeneration#Metrics#NLP#Reference-free#QA-based
Issue Date: 2023-08-13 QACE: Asking Questions to Evaluate an Image Caption, Lee+, EMNLP21 Summary本研究では、画像キャプションの評価において、Question Generation（QG）とQuestion Answering（QA）システムに基づいた質問応答メトリックであるQACEを提案する。QACEは評価対象のキャプションに対して質問を生成し、その内容を参照キャプションまたはソース画像に対して質問することで確認する。QACE_Refというメトリックを開発し、最先端のメトリックと競合する結果を報告する。さらに、参照ではなく画像自体に直接質問をするQACE_Imgを提案する。QACE_ImgにはVisual-QAシステムが必要であり、Visual-T5という抽象的なVQAシステムを提案する。QACE_Imgはマルチモーダルで参照を必要とせず、説明可能なメトリックである。実験の結果、QACE_Imgは他の参照を必要としないメトリックと比較して有利な結果を示した。 CommentImage Captioningを評価するためのQGQAを提案している。candidateから生成した質問を元画像, およびReferenceを用いて回答させ、candidateに基づいた回答と回答の結果を比較することで評価を実施する。 ... #DocumentSummarization#Metrics#NLP#Reference-free#LM-based
Issue Date: 2023-08-13 BARTSCORE: Evaluating Generated Text as Text Generation, Yuan+ （w_ Neubigさん）, NeurIPS21 Summary本研究では、生成されたテキストの評価方法について検討しました。具体的には、事前学習モデルを使用してテキスト生成の問題をモデル化し、生成されたテキストを参照出力またはソーステキストに変換するために訓練されたモデルを使用しました。提案したメトリックであるBARTSCOREは、情報量、流暢さ、事実性などの異なる視点のテキスト評価に柔軟に適用できます。実験結果では、既存のトップスコアリングメトリックを上回る性能を示しました。BARTScoreの計算に使用するコードは公開されており、インタラクティブなリーダーボードも利用可能です。 CommentBARTScore# 概要 ソーステキストが与えられた時に、BARTによって生成テキストを生成する尤度を計算し、それをスコアとする手法。テキスト生成タスクをテキスト生成モデルでスコアリングすることで、pre-trainingされたパラメータをより有効に活用できる（e.g. BERTScoreやMov ... #DocumentSummarization#Metrics#NLP#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 Towards Question-Answering as an Automatic Metric for Evaluating the Content Quality of a Summary, Deutsch+, TACL21 Summary要約の品質を評価するための新しい指標であるQAEvalを提案する。QAEvalは質問応答（QA）を使用して要約と参照の情報の重複を測定するため、従来のテキストの重複に基づく指標とは異なる。実験結果から、QAEvalは現在の最先端の指標よりも優れたパフォーマンスを示し、他の評価とも競争力があることがわかった。QAEvalの構成要素を分析することで、その潜在的な上限パフォーマンスは他の自動評価指標を上回り、ゴールドスタンダードのピラミッドメソッドに近づくと推定される。 #DocumentSummarization#Metrics#NLP#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 ESTIME: Estimation of Summary-to-Text Inconsistency by Mismatched Embeddings, Eval4NLP21 Summary私たちは、新しい参照なし要約品質評価尺度を提案します。この尺度は、要約とソースドキュメントの間の潜在的な矛盾を見つけて数えることに基づいています。提案された尺度は、一貫性と流暢さの両方で他の評価尺度よりも専門家のスコアと強い相関を示しました。また、微妙な事実の誤りを生成する方法も紹介しました。この尺度は微妙なエラーに対してより感度が高いことを示しました。 #DocumentSummarization#Metrics#Pocket#NLP#Reference-free#QA-based
Issue Date: 2023-08-20 Asking and Answering Questions to Evaluate the Factual Consistency of Summaries, Wang, ACL20 Summary要約の事実の不整合を特定するための自動評価プロトコルであるQAGSを提案する。QAGSは、要約とソースについて質問をし、整合性がある回答を得ることで要約の事実的整合性を評価する。QAGSは他の自動評価指標と比較して高い相関を持ち、自然な解釈可能性を提供する。QAGSは有望なツールであり、https://github.com/W4ngatang/qagsで利用可能。 CommentQAGS生成された要約からQuestionを生成する手法。precision-oriented ... #DocumentSummarization#Metrics#NLP#QA-based
Issue Date: 2023-08-16 FEQA: A Question Answering Evaluation Framework for Faithfulness Assessment in Abstractive Summarization, Durmus+, ACL20 Summaryニューラル抽象的要約モデルの信頼性を評価するために、人間の注釈を収集し、信頼性の自動評価指標であるFEQAを提案した。FEQAは質問応答を利用して要約の信頼性を評価し、特に抽象的な要約において人間の評価と高い相関を示した。 CommentFEQA生成された要約からQuestionを生成する手法。precision-oriented ... #DocumentSummarization#Metrics#NLP#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 HOLMS: Alternative Summary Evaluation with Large Language Models, Mrabet+, COLING20 Summary要約手法の評価尺度として、ROUGEとBLEUが一般的に使用されているが、これらは語彙的な性質を持ち、ニューラルネットワークのトレーニングには限定的な可能性がある。本研究では、大規模なコーパスで事前学習された言語モデルと語彙的類似度尺度を組み合わせた新しい評価尺度であるHOLMSを提案する。実験により、HOLMSがROUGEとBLEUを大幅に上回り、人間の判断との相関も高いことを示した。 CommentHybrid Lexical and MOdel-based evaluation of Summaries (HOLMS) ... #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Metrics#NLP#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 Unsupervised Reference-Free Summary Quality Evaluation via Contrastive Learning, Hanlu Wu+, N_A, EMNLP20 Summary本研究では、参照要約なしで要約の品質を評価するために教師なしの対照的学習を提案しています。新しいメトリックを設計し、ランキング損失でモデルを訓練することで、要約品質の異なる側面に関する異なるタイプのネガティブサンプルを構築します。実験結果は、参照要約なしでも他のメトリックよりも優れた評価方法であることを示しています。また、提案手法が一般的かつ転移可能であることも示されています。 CommentLS_Score色々なメトリックが簡潔にまとまっている ... #DocumentSummarization#Metrics#NLP#LM-based#FactualConsistency
Issue Date: 2023-08-13 Evaluating the Factual Consistency of Abstractive Text Summarization, Kryscinski+, EMNLP20 Summary本研究では、要約の事実的な整合性を検証するためのモデルベースのアプローチを提案しています。トレーニングデータはルールベースの変換を用いて生成され、モデルは整合性の予測とスパン抽出のタスクで共同してトレーニングされます。このモデルは、ニューラルモデルによる要約に対して転移学習を行うことで、以前のモデルを上回る性能を示しました。さらに、人間の評価でも補助的なスパン抽出タスクが有用であることが示されています。データセットやコード、トレーニング済みモデルはGitHubで公開されています。 CommentFactCC近年のニューラルモデルは流ちょうな要約を生成するが、それらには、unsuportedなinformationが多く含まれていることを示した ... #DocumentSummarization#Metrics#NLP#Reference-free#LM-based
Issue Date: 2023-08-13 Automatic Machine Translation Evaluation in Many Languages via Zero-Shot Paraphrasing, Thompson+, EMNLP20 Summaryパラフレーザを使用して機械翻訳の評価を行うタスクを定義し、多言語NMTシステムをトレーニングしてパラフレーシングを行います。この手法は直感的であり、人間の判断を必要としません。39言語でトレーニングされた単一モデルは、以前のメトリクスと比較して優れたパフォーマンスを示し、品質推定のタスクでも優れた結果を得ることができます。 CommentPRISM ... #DocumentSummarization#NLP#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 Fill in the BLANC: Human-free quality estimation of document summaries, Vasilyev+, Eval4NLP20 SummaryBLANCは、要約の品質を自動的に推定するための新しいアプローチです。BLANCは、事前学習済みの言語モデルを使用してドキュメントの要約にアクセスし、要約の機能的なパフォーマンスを測定します。BLANCスコアは、ROUGEと同様に人間の評価と良好な相関関係を持ち、人間によって書かれた参照要約が不要なため、完全に人間不在の要約品質推定が可能です。 #DocumentSummarization#NLP#Reference-free#Training-Free
Issue Date: 2023-08-13 SUPERT: Towards New Frontiers in Unsupervised Evaluation Metrics for Multi-Document Summarization, Gao+, ACL20 Summaryこの研究では、教師なしの複数文書要約評価メトリックスについて調査しています。提案手法SUPERTは、擬似的な参照要約として選択された重要な文を使用し、文脈化埋め込みとソフトトークンアラインメント技術を用いて要約の品質を評価します。SUPERTは従来の教師なし評価メトリックスよりも人間の評価との相関が高く、18〜39％の向上が見られます。また、SUPERTを報酬として使用してニューラルベースの強化学習要約器をガイドすることで、有利なパフォーマンスを実現しています。ソースコードはGitHubで入手可能です。 Commentpseudo-reference summaryを作成し、referenceに対してSBERTを適用しsystem-reference間の類似度を測ることで、unsupervisedに複数文書要約を評価する手法。まずTACのデータに対して、既存研究（single document summarips ... #DocumentSummarization#Metrics#NLP#Reference-based#TrainedMetrics
Issue Date: 2023-08-13 BLEURT: Learning Robust Metrics for Text Generation, Sellam+, ACL20 SummaryBLEURTは、BERTをベースとした学習済みの評価指標であり、人間の判断と高い相関を持つことが特徴です。BLEURTは、数千のトレーニング例を使用してバイアスのある評価をモデル化し、数百万の合成例を使用してモデルの汎化を支援します。BLEURTは、WMT Metrics共有タスクとWebNLGデータセットで最先端の結果を提供し、トレーニングデータが少ない場合や分布外の場合でも優れた性能を発揮します。 #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Metrics#NLP#Reference-based
Issue Date: 2023-05-10 BERTScore: Evaluating Text Generation with BERT, Tianyi Zhang+, N_A, ICLR20 SummaryBERTScoreは、文脈埋め込みを使用してトークンの類似度を計算するテキスト生成の自動評価メトリックであり、363の機械翻訳および画像キャプションシステムの出力を使用して評価されました。BERTScoreは、既存のメトリックよりも人間の判断との相関が高く、より強力なモデル選択性能を提供し、敵対的な言い換え検出タスクにおいてもより堅牢であることが示されました。 Comment# 概要 既存のテキスト生成の評価手法（BLEUやMETEOR）はsurface levelのマッチングしかしておらず、意味をとらえられた評価になっていなかったので、pretrained BERTのembeddingを用いてsimilarityを測るような指標を提案しましたよ、という話。 ## 実 ... #DocumentSummarization#Pocket#NLP
Issue Date: 2023-08-16 Neural Text Summarization: A Critical Evaluation, Krysciski+ （w_ Richard Socher）, EMNLP-IJCNLP19 Summaryテキスト要約の研究は進展が停滞しており、データセット、評価指標、モデルの3つの要素に問題があることが指摘されている。自動収集されたデータセットは制約が不十分であり、ノイズを含んでいる可能性がある。評価プロトコルは人間の判断と相関が弱く、重要な特性を考慮していない。モデルはデータセットのバイアスに過適合し、出力の多様性が限られている。 #DocumentSummarization#Metrics#NLP#QA-based
Issue Date: 2023-08-16 Question answering as an automatic evaluation metric for news article summarization, Eyal+, NAACL19 Summary最近の自動要約の研究では、ROUGEスコアの最大化に焦点を当てているが、本研究では代替的な評価指標であるAPESを提案する。APESは、要約が一連の手動作成質問に答える能力を定量化する。APESを最大化するエンドツーエンドのニューラル抽象モデルを提案し、ROUGEスコアを向上させる。 CommentAPES ... #DocumentSummarization#Metrics#NLP
Issue Date: 2023-08-16 Studying Summarization Evaluation Metrics in the Appropriate Scoring Range, Peyrard+, ACL19 Summary自動評価メトリックは通常、人間の判断との相関性を基準に比較されるが、既存の人間の判断データセットは限られている。現代のシステムはこれらのデータセット上で高スコアを出すが、評価メトリックの結果は異なる。高スコアの要約に対する人間の判断を収集することで、メトリックの信頼性を解決することができる。これは要約システムとメトリックの改善に役立つ。 Comment要約のメトリックがhuman judgmentsに対してcorrelationが低いことを指摘 ... #DocumentSummarization#MachineTranslation#NLP#TrainedMetrics
Issue Date: 2023-08-13 Machine Translation Evaluation with BERT Regressor, Hiroki Shimanaka+, N_A, arXiv19 Summary私たちは、BERTを使用した自動的な機械翻訳の評価メトリックを紹介します。実験結果は、私たちのメトリックがすべての英語対応言語ペアで最先端のパフォーマンスを達成していることを示しています。 #DocumentSummarization#NLP#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 MoverScore: Text Generation Evaluating with Contextualized Embeddings and Earth Mover Distance, Zhao+, EMNLP-IJCNLP19 Summary本研究では、テキスト生成システムの評価尺度について調査し、システムの出力と参照テキストの意味に基づいて比較する尺度を提案します。この尺度は、要約、機械翻訳、画像キャプション、データからテキストへの生成などのタスクで有効であり、文脈化表現と距離尺度を組み合わせたものが最も優れています。また、提案した尺度は強力な汎化能力を持っており、ウェブサービスとして提供されています。 CommentWord Mover Distance (WMD)の解説: https://yubessy.hatenablog.com/entry/2017/01/10/122737 ... #DocumentSummarization#NLP#Reference-free#QA-based
Issue Date: 2023-08-13 Answers Unite Unsupervised Metrics for Reinforced Summarization Models, Scialom+, EMNLP-IJCNLP19 Summary最近、再強化学習（RL）を使用した抽象的要約手法が提案されており、従来の尤度最大化を克服するために使用されています。この手法は、複雑で微分不可能なメトリクスを考慮することで、生成された要約の品質と関連性を総合的に評価することができます。ROUGEという従来の要約メトリクスにはいくつかの問題があり、代替的な評価尺度を探求する必要があります。報告された人間評価の分析によると、質問応答に基づく提案されたメトリクスはROUGEよりも有利であり、参照要約を必要としないという特徴も持っています。これらのメトリクスを使用してRLベースのモデルをトレーニングすることは、現在の手法に比べて改善をもたらします。 CommentSummaQA ... #DocumentSummarization#Metrics#Pocket#NLP#QA-based
Issue Date: 2023-08-16 A Semantic QA-Based Approach for Text Summarization Evaluation, Ping Chen+, N_A, AAAI18 Summary自然言語処理システムの評価における問題の一つは、2つのテキストパッセージの内容の違いを特定することです。本研究では、1つのテキストパッセージを小さな知識ベースとして扱い、多数の質問を投げかけて内容を比較する方法を提案します。実験結果は有望であり、2007年のDUC要約コーパスを使用して行われました。 CommentQGQAを提案した研究 ... #NaturalLanguageGeneration#Metrics#NLP
Issue Date: 2023-08-16 Why We Need New Evaluation Metrics for NLG, EMNLP17 SummaryNLGの評価には自動評価指標が使われているが、本研究ではシステムやデータに依存しない新しい評価手法の必要性を提案する。幅広い指標を調査し、それらがデータ駆動型のNLGによって生成されたシステムの出力の人間の判断を弱く反映していることを示す。また、評価指標の性能はデータとシステムに依存することも示すが、自動評価指標はシステムレベルで信頼性があり、システムの開発をサポートできることを示唆する。特に、低いパフォーマンスを示すケースを見つけることができる。 Comment既存のNLGのメトリックがhuman judgementsとのcorrelationがあまり高くないことを指摘した研究 ... #DocumentSummarization#MachineTranslation#NaturalLanguageGeneration#Metrics#NLP#Coherence
Issue Date: 2023-08-13 Lexical Coherence Graph Modeling Using Word Embeddings, Mesgar+, NAACL16 Comment__translate: Coherence is established by semantic connections between sentences of a text which can be modeled by lexical relations. In this paper, we ... #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Metrics#NLP#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 From word embeddings to document distances, Kusner+, PMLR15 Summary私たちは、新しい距離関数であるWord Mover's Distance（WMD）を提案しました。WMDは、テキストドキュメント間の非類似性を測定するために使用されます。私たちの研究では、単語埋め込みの最新の結果に基づいてWMDを開発しました。WMDは、単語が別のドキュメントの単語に到達するために必要な最小距離を計算します。私たちのメトリックは、実装が簡単であり、ハイパーパラメータも必要ありません。さらに、私たちは8つの実世界のドキュメント分類データセットでWMDメトリックを評価し、低いエラーレートを示しました。 CommentWMS/SMS/S+WMS #946 はこれらからinspiredされ提案された ... #MachineTranslation#Pocket#NLP
Issue Date: 2023-08-13 Document-Level Machine Translation Evaluation with Gist Consistency and Text Cohesion, Gong+, DiscoMT15 #DocumentSummarization#ComputerVision#NaturalLanguageGeneration#Pocket#NLP#ImageCaptioning#Reference-based
Issue Date: 2023-05-10 CIDEr: Consensus-based Image Description Evaluation, Ramakrishna Vedantam+, N_A, CVPR15 Summary画像を文章で自動的に説明することは、長年の課題である。本研究では、人間の合意を利用した画像説明の評価のための新しいパラダイムを提案し、新しい自動評価指標と2つの新しいデータセットを含む。提案手法は、人間の判断をより正確に捉えることができ、5つの最先端の画像説明手法を評価し、将来の比較のためのベンチマークを提供する。CIDEr-Dは、MS COCO評価サーバーの一部として利用可能であり、システマティックな評価とベンチマークを可能にする。 #DocumentSummarization#NLP
Issue Date: 2023-08-23 Automatically Assessing Machine Summary Content Without a Gold Standard, Louis+（w_ Nenkova）, ACL13 Summary本研究では、要約の評価において新しい技術を提案しています。これにより、人間の要約が利用できない場合や、単一のモデルしか利用できない場合でも正確な評価が可能となります。具体的には、モデルに依存しない評価技術や、システム要約の類似性を定量化する尺度などを提案しています。これにより、要約の評価を人間の評価と正確に再現することができます。また、擬似モデルを導入することで、利用可能なモデルのみを使用する場合よりも人間の判断との相関が高くなることも示しています。さらに、システム要約のランキング方法についても探求しており、驚くほど正確なランキングが可能となります。 Commentメタ評価の具体的な手順について知りたければこの研究を読むべし ... #DocumentSummarization#MachineTranslation#NaturalLanguageGeneration#Metrics#NLP#Coherence
Issue Date: 2023-08-13 Graph-based Local Coherence Modeling, Guinaudeau+, ACL13 Summary私たちは、グラフベースのアプローチを提案し、文の順序付け、要約の結束性評価、読みやすさの評価の3つのタスクでシステムを評価しました。このアプローチは、エンティティグリッドベースのアプローチと同等の性能を持ち、計算コストの高いトレーニングフェーズやデータのまばらさの問題にも対処できます。 #DocumentSummarization#Pocket#NLP#CrossLingual
Issue Date: 2023-08-13 Evaluating the Efficacy of Summarization Evaluation across Languages, Koto+ （w_ Tim先生）, Findings of ACL12 Summaryこの研究では、異なる言語の要約コーパスを使用して、マルチリンガルBERTを用いたBERTScoreが他の要約評価メトリックスよりも優れたパフォーマンスを示すことが示されました。これは、英語以外の言語においても有効であることを示しています。 #DocumentSummarization#MachineTranslation#NaturalLanguageGeneration#Metrics#NLP#Coherence
Issue Date: 2023-08-13 Extending Machine Translation Evaluation Metrics with Lexical Cohesion to Document Level, Wong+, EMNLP12 Summaryこの論文では、語彙的な結束を利用して文書レベルの機械翻訳の評価を容易にする方法を提案しています。語彙的な結束は、同じ意味を持つ単語を使って文を結びつけることで、テキストの結束性を実現します。実験結果は、この特徴を評価尺度に組み込むことで、人間の判断との相関を向上させることを示しています。 CommentRC-LC ... #DocumentSummarization#NLP#QA-based
Issue Date: 2023-08-20 Discourse constraints for document compression, Clarke+ （w_ Lapata）, Computational Linguistics10 CommentQAベースドなアプローチを人手評価に導入した初めての研究 ... #DocumentSummarization#Metrics#NLP#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 ROUGE-C: A fully automated evaluation method for multi-document summarization, He+, International Conference on Granular Computing08 Summaryこの論文では、ROUGEを使用して要約を評価する方法について説明しています。ROUGEは、要約評価のために広く使用されていますが、手動の参照要約が必要です。この研究では、ROUGE-Cという手法を開発しました。ROUGE-Cは、参照要約を入力情報に置き換えることで、手動の参照要約なしで要約を評価することができます。実験結果は、ROUGE-Cが人間の判断を含む参照要約とよく相関していることを示しています。 #DocumentSummarization#Metrics#NLP#Reference-based#TrainedMetrics
Issue Date: 2023-08-14 Supervised automatic evaluation for summarization with voted regression model, Hirao+, Information and Processing & Management07 Summary要約システムの評価には高品質な人間の評価が必要だが、コストが高いため自動評価方法が必要。提案手法は投票回帰モデル（VRM）を使用し、従来の自動評価方法と比較してエラー削減を達成。さらに、最も高い相関係数を得た。 CommentVRM ... #Article#NLP#Dataset#LanguageModel#Japanese
Issue Date: 2024-12-30 Preferred Generation Benchmark, pfnet-research, 2024.12 Comment参考:https://x.com/bilzrd/status/1873167934564311133?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q日本語プレプリント:https://jxiv.jst.go.jp/index.php/jxiv/preprint/view/1008arXi ... #Article#Survey#NLP#LanguageModel#Article#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-12-25 LLM-as-a-Judge をサーベイする, Ayako, 2024.12 Comment#1616を読んだ結果を日本語でまとめてくださっている。モデル選択について、外部APIに依存するとコストやプライバシー、再現性などの問題があるためOpenLLMをFinetuningすることで対応していることが論文中に記載されているようだが、評価能力にはまだ限界があるとのこと。 記事中ではLlama ... #Article#Survey#NLP#Dataset#LanguageModel#Repository#OpenWeightLLM#Japanese#OpenSource
Issue Date: 2024-12-02 日本語LLMまとめ, LLM-jp, 2024.12 CommentLLM-jpによる日本語LLM（Encoder-Decoder系, BERT系, Bi-Encoders, Cross-Encodersを含む）のまとめ。テキスト生成に使うモデル、入力テキスト処理に使うモデル、Embedding作成に特化したモデル、視覚言語モデル、音声言語モデル、日本語LLM評価 ... #Article#NLP#Dataset#LanguageModel#LLMAgent
Issue Date: 2024-10-20 MLE-Bench, OpenAI, 2024.10 CommentWe introduce MLE-bench, a benchmark for measuring how well AI agents perform at machine learning engineering. To this end, we curate 75 ML engineering ... #Article#Pocket#NLP#LanguageModel#Article#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-09-30 Evaluating the Effectiveness of LLM-Evaluators （aka LLM-as-Judge）, 2024.09 CommentLLM-as-a-judgeについて網羅的に書かれた記事 ... #Article#RecommenderSystems#NeuralNetwork#CTRPrediction#NewsRecommendation#MLOps#Article#A/B Testing
Issue Date: 2024-08-31 NewsPicksに推薦システムを本番投入する上で一番優先すべきだったこと, 2024.08 Comment>推薦モデルの良し悪しをより高い確度で評価できる実験を、より簡単に実行できる状態を作ることでした。平たく言えば「いかにA/Bテストしやすい推薦システムを設計するか」が最も重要だった訳です。オフライン評価とオンライン評価の相関がない系の話で、A/Bテストを容易に実施できる環境になかった、かつCTRあと ... #Article#NLP#LanguageModel#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)#Article
Issue Date: 2023-11-21 Zephyr-7B-beta, RAG Perf. CommentZephyr-7B-betaのRAGでの性能がデータセットで評価されている下記Xポストによるとgpt-3.5-turboと同等https://x.com/rungalileo/status/1726638537767051436?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Article#Tutorial#Dataset#LanguageModel
Issue Date: 2023-11-16 JGLUEの構築そして 日本語LLM評価のこれから, 2023 CommentJGLUEのexample付きの詳細、構築の経緯のみならず、最近の英語・日本語LLMの代表的な評価データ（方法）がまとまっている（AlpacaEval, MTBenchなど）。また、LLMにおける自動評価の課題（図は資料より引用）が興味深く、LLM評価で生じるバイアスについても記述されている。Nam ... #Article#Tools#NLP#LanguageModel#Library#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)#Article
Issue Date: 2023-10-29 Evaluating RAG Pipelines CommentRAG pipeline （retrieval + generation）を評価するライブラリRagasについて紹介されている。評価に活用される指標は下記で、背後にLLMを活用しているため、大半の指標はラベルデータ不要。ただし、context_recallを測定する場合はreference an ... #Article#NLP#LanguageModel#Article
Issue Date: 2023-10-27 日本語LLMのリーダーボード（LLM.jp） CommentLLM.jpによる日本語LLMのリーダーボード。4-shotsでの結果、かつinstructionを与えた場合の生成テキストに対する評価、という点には留意したい。たとえばゼロショットで活用したい、という場合にこのリーダーボードの結果がそのまま再現される保証はないと推察される。#1079 の知見でJG ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-10-02 Nejumi LLMリーダーボード CommentJGLUEを使ったLLMの日本語タスクベンチマーク ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-09-30 LLM-as-a-judge #Article#DocumentSummarization#Metrics#NLP#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 Learning to Score System Summaries for Better Content Selection Evaluation, Peyard+, Prof. of the Workshop on New Frontiers in Summarization Summary本研究では、古典的な要約データセットを使用して、人間の判断に基づいた自動スコアリングメトリックの学習を提案します。既存のメトリックを組み込み、人間の判断と高い相関を持つ組み合わせを学習します。新しいメトリックの信頼性は手動評価によってテストされます。学習済みのメトリックはオープンソースのツールとして公開されます。 #Article#NLP#LanguageModel#Explanation
Issue Date: 2023-07-14 Are Human Explanations Always Helpful? Towards Objective Evaluation of Human Natural Language Explanations Summary本研究では、説明可能なNLPモデルのトレーニングにおいて、人間による注釈付けの説明の品質を評価する方法について検討しています。従来のSimulatabilityスコアに代わる新しいメトリックを提案し、5つのデータセットと2つのモデルアーキテクチャで評価しました。結果として、提案したメトリックがより客観的な評価を可能にする一方、Simulatabilityは不十分であることが示されました。
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