본 게시물은 AI를 활용하여 논문 “Re-evaluating Automatic LLM System Ranking for Alignment with Human Preference”에 대한 주요 내용을 요약하고 분석한 결과입니다. 심층적인 정보는 원문 PDF를 직접 참고해 주시기 바랍니다.
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영문 요약 (English Summary)
The paper explores how automatic benchmarking systems rank LLMs based on their alignment with human preferences. Through controlled experiments, the authors provide recommendations on choosing appropriate components for GPT-4 turbo as evaluation models, achieving Spearman’s rho of over 0.90 with Chatbot Arena.
한글 요약 (Korean Summary)
이 논문은 자동 벤치마킹 시스템이 인간 선호도와의 정렬에 따라 LLM을 순위로운 방법을 탐구합니다. 제어 실험을 통해 저자는 평가 모델로 GPT-4 터보에 적합한 구성 요소를 선택하는 것이 권장 사항을 제공하여 Chatbot Arena와 함께 0.90 이상의 Spearman의 Rho를 달성합니다.
주요 기술 용어 설명 (Key Technical Terms)
이 논문의 핵심 개념을 이해하는 데 도움이 될 수 있는 주요 기술 용어와 그 설명을 제공합니다. 각 용어 옆의 링크를 통해 관련 외부 자료를 검색해 보실 수 있습니다.
- LLM benchmarking systems [Wikipedia (Ko)] [Wikipedia (En)] [나무위키] [Google Scholar] [Nature] [ScienceDirect] [PubMed]
설명: 인간 선호도에 따라 LLM을 평가하는 시스템. 이러한 시스템은 인간 평가에만 의존하지 않고 다양한 LLM의 기능과 성능을 이해하는 데 중요하며, 이는 시간이 많이 걸리고 비용이 많이들 수 있습니다.
(Original: Systems that evaluate LLMs based on human preferences. These systems are crucial in understanding the capabilities and performance of various LLMs without relying solely on human evaluations, which can be time-consuming and expensive.) - Evaluation Model [Wikipedia (Ko)] [Wikipedia (En)] [나무위키] [Google Scholar] [Nature] [ScienceDirect] [PubMed]
설명: 이 모델은 인간 선호도와의 정렬에 따라 LLM을 평가하는 데 사용되었습니다. 이러한 맥락에서 GPT-4 터보는 다양한 LLM 중에서 가장 좋은 출력을 선택할 때 높은 정확도를 달성하는 평가 모델 역할을합니다. 다양한 작업에 대한 강력한 기능으로 인해 자동 벤치마킹 시스템을 구축하는 데 필수적입니다.
(Original: The model used to rank LLMs according to their alignment with human preferences. In this context, GPT-4 turbo serves as an evaluation model that achieves high accuracy when selecting the best output among various LLMs. It is essential in building automatic benchmarking systems due to its strong capabilities across different tasks.) - Automatic Benchmarks [Wikipedia (Ko)] [Wikipedia (En)] [나무위키] [Google Scholar] [Nature] [ScienceDirect] [PubMed]
설명: 시스템은 벤치 마크에서 모델 순위를 도출하는 데 사용되며, 종종 GPT-4 터보를 평가 모델로 통합했습니다. 이러한 벤치 마크는 LLM을 평가하고 출력을 덜 유능한 LLM과 비교하는 데 널리 사용됩니다.
(Original: Systems used to derive rankings of models in a benchmark, often incorporating GPT-4 turbo as an evaluation model. These benchmarks are widely employed for evaluating LLMs and comparing their outputs with less capable LLMs.) - Chatbot Arena [Wikipedia (Ko)] [Wikipedia (En)] [나무위키] [Google Scholar] [Nature] [ScienceDirect] [PubMed]
설명: 인간 선호도를 기반으로 LLM의 실시간 평가를 가능하게하는 플랫폼. 모델 미세 조정과 같은 작업에 대한 LLM을 평가할 때 GPT-4 터보와의 높은 정렬을 달성하는 광범위한 크기와 사용자 기반의 포괄적 성으로 인해 자동 벤치마킹 시스템을 구축하는 데 중요합니다.
(Original: A platform that enables real-time evaluation of LLMs based on human preferences. It is crucial in building automatic benchmarking systems due to its extensive size and the comprehensiveness of its user base, which achieves high alignment with GPT-4 turbo when evaluating LLMs for tasks like model fine-tuning.) - Pointwise Evaluation [Wikipedia (Ko)] [Wikipedia (En)] [나무위키] [Google Scholar] [Nature] [ScienceDirect] [PubMed]
설명: 입력 XJ를 기반으로 각 시스템의 응답에 점수가 할당되는 평가 모델에 의해 사용되는 방법. 이 접근법은 일반적으로 인스턴스 수준 평가로 이어지는데, 이는 일반적으로 시스템 수준 평가보다 품질이 높지만 예제를 생성하는 데 사용되는 시스템 수 측면에서는 규모가 부족합니다.
(Original: A method used by evaluation models where a score is assigned to each system’s response based on input xj. This approach usually leads to instance-level evaluations, which are typically of higher quality than system-level evaluations but lack scale in terms of the number of systems used for generating examples.) - Arena Hard [Wikipedia (Ko)] [Wikipedia (En)] [나무위키] [Google Scholar] [Nature] [ScienceDirect] [PubMed]
설명: 인간 선호도를 기반으로 LLM을 실시간으로 평가할 수있는 벤치마킹 플랫폼. LLM을 평가할 때, 특히 쌍별 비교가 인스턴스 수준 평가 유형으로 사용될 때 GPT-4 터보와 높은 정렬을 달성합니다.
(Original: A benchmarking platform that enables real-time evaluation of LLMs based on human preferences. It achieves high alignment with GPT-4 turbo when evaluating LLMs, particularly when pairwise comparisons are employed as an instance-level evaluation type.) - Alpaca Eval [Wikipedia (Ko)] [Wikipedia (En)] [나무위키] [Google Scholar] [Nature] [ScienceDirect] [PubMed]
설명: 이진 쌍별 비교를 통해 LLM을 평가하는 데 사용되는 벤치마킹 시스템. 이진 쌍별 비교에서 잘 수행되는 반면, Alpaca Eval은 예제를 생성하기 위해 GPT-4 터보에 대한 의존으로 인해 규모가 부족합니다. 일반적으로 시스템 수준 평가보다 품질이 높지만 예제를 생성하는 데 사용되는 시스템 수가 부족한 인스턴스 수준 평가로 이어집니다.
(Original: A benchmarking system used to evaluate LLMs through binary pairwise comparisons. While it performs well in binary pairwise comparisons, Alpaca Eval lacks scale due to its reliance on GPT-4 turbo for generating examples. It usually leads to instance-level evaluations that are typically of higher quality than system-level evaluations but lack the number of systems used for generating examples.) - System rankings [Wikipedia (Ko)] [Wikipedia (En)] [나무위키] [Google Scholar] [Nature] [ScienceDirect] [PubMed]
설명: 인간 선호도에 따라 LLM에 할당 된 순위. 이 플랫폼은 광범위한 크기 및 사용자 기반으로 인해 자동 벤치마킹 시스템을 구축하는 데 중요하며, 모델 미세 조정과 같은 작업에 대해 LLM을 평가할 때 GPT-4 터보와 높은 정렬을 달성합니다.
(Original: The ranking assigned to LLMs based on human preferences. These platforms are crucial in building automatic benchmarking systems due to their extensive size and user base, which achieves high alignment with GPT-4 turbo when evaluating LLMs for tasks like model fine-tuning.) - Winning pairs [Wikipedia (Ko)] [Wikipedia (En)] [나무위키] [Google Scholar] [Nature] [ScienceDirect] [PubMed]
설명: 이 방향으로 동일한 입력에 대해 두 시스템 SI와 SK에 의해 생성 된 쌍별 비교를 평가하는 데 사용 된 각 시스템에 의해 생성 된 출력은이 방향으로 동일한 입력에 의해 만들어진 것과 동일한 입력에 의해 만들어졌으며, 시스템 수준 평가보다 품질이 높지만 검사를 위해 GPT-4 Turbo에 대한 규모가 부족한 인스턴스 수준 평가를 갖는 것이 바람직합니다.
(Original: The output generated by each system used to evaluate pairwise comparisons oij, okj gen- erated by two systems si and sk on the same input significant efforts made in this direction, it would be desirable to have instance-level evaluations that are usually of higher quality than system-level evaluations but lack scale due to their reliance on GPT-4 turbo for generating examples.) - Human annotations [Wikipedia (Ko)] [Wikipedia (En)] [나무위키] [Google Scholar] [Nature] [ScienceDirect] [PubMed]
설명: 이 방향으로 동일한 입력에 대해 두 시스템 SI와 SK에 의해 생성 된 두 시스템 SI와 SK에 의해 OKJ가 쌍별 비교를 기반으로 점수를 할당하는 플랫폼에 의해 사용되는 평가 유형은, 시스템 수준 평가보다 일반적으로 품질이 높은 인스턴스 수준 평가를 갖는 것이 바람직 할 것이다.
(Original: The evaluation type employed by the platform where a score is assigned based on pairwise comparisons oij, okj gen- erated by two systems si and sk on the same input significant efforts made in this direction, it would be desirable to have instance-level evaluations that are usually of higher quality than system-level evaluations but lack scale due to their reliance on GPT-4 turbo for generating examples.) - Fine tuning [Wikipedia (Ko)] [Wikipedia (En)] [나무위키] [Google Scholar] [Nature] [ScienceDirect] [PubMed]
설명: LLM이 인간 선호도에 따라 조정되는 프로세스. 이러한 조정은 사용자와의 효율적인 상호 작용을 가능하게하고 복잡한 작업을 수행하도록 지시받을 수 있으므로 광범위한 크기 및 사용자 기반으로 인해 자동 벤치마킹 시스템에 사용하기에 적합하여 모델 미세 조정과 같은 작업에 대한 LLM을 평가할 때 GPT-4 터보와 높은 정렬을 달성합니다.
(Original: The process by which LLMs are adjusted according to human preferences. These adjustments enable efficient interactions with users and can be instructed to perform complex tasks, making them suitable for use in automatic benchmarking systems due to their extensive size and user base, which achieves high alignment with GPT-4 turbo when evaluating LLMs for tasks like model fine-tuning.) - Crowd sourcing [Wikipedia (Ko)] [Wikipedia (En)] [나무위키] [Google Scholar] [Nature] [ScienceDirect] [PubMed]
설명: 플랫폼이 인간의 선호도에 따라 예제를 생성하는 프로세스. 이 플랫폼은 광범위한 크기 및 사용자 기반으로 인해 자동 벤치마킹 시스템을 구축하는 데 중요하며, 모델 미세 조정과 같은 작업에 대해 LLM을 평가할 때 GPT-4 터보와 높은 정렬을 달성합니다.
(Original: The process by which platforms generate examples based on human preferences. These platforms are crucial in building automatic benchmarking systems due to their extensive size and user base, which achieves high alignment with GPT-4 turbo when evaluating LLMs for tasks like model fine-tuning.) - Open source Llama-3.1 [Wikipedia (Ko)] [Wikipedia (En)] [나무위키] [Google Scholar] [Nature] [ScienceDirect] [PubMed]
설명: 인간의 선호도를 기반으로 예제를 생성하는 시스템. 이 플랫폼은 광범위한 크기 및 사용자 기반으로 인해 자동 벤치마킹 시스템을 구축하는 데 중요하며, 모델 미세 조정과 같은 작업에 대해 LLM을 평가할 때 GPT-4 터보와 높은 정렬을 달성합니다.
(Original: A system that generates examples based on human preferences. These platforms are crucial in building automatic benchmarking systems due to their extensive size and user base, which achieves high alignment with GPT-4 turbo when evaluating LLMs for tasks like model fine-tuning.) - Instance-level evaluation [Wikipedia (Ko)] [Wikipedia (En)] [나무위키] [Google Scholar] [Nature] [ScienceDirect] [PubMed]
설명: 이 방향으로 동일한 입력에 대해 두 시스템 SI와 SK에 의해 생성 된 OKJ에 의해 쌍별 비교를 기반으로 출력이 할당되는 방법은 시스템 수준 평가보다 일반적으로 품질이 높지만 규모가 부족한 인스턴스 수준 평가를 갖는 것이 바람직 할 것입니다.
(Original: The method by which an output is assigned based on pairwise comparisons oij, okj gen- erated by two systems si and sk on the same input significant efforts made in this direction, it would be desirable to have instance-level evaluations that are usually of higher quality than system-level evaluations but lack scale due to)
원문 발췌 및 번역 보기 (Excerpt & Translation)
원문 발췌 (English Original)
Re-evaluating Automatic LLM System Ranking for Alignment with Human Preference Mingqi Gao∗1,2 Yixin Liu∗2 Xinyu Hu1 Xiaojun Wan1 Jonathan Bragg3 Arman Cohan2,3 1Peking University 2Yale University 3Allen Institute for AI {mingqi.gao,yixin.liu,arman.cohan}@yale.edu Abstract in such tasks an important aspect of evaluation. To benchmark the capabilities of these systems, Evaluating and ranking the capabilities of dif- human judgments of output quality remain indis- ferent LLMs is crucial for understanding their pensable as the gold standard, as many tasks do performance and alignment with human pref- not have standard answers and are inherently open- erences. Due to the high cost and time-2025 consuming nature of human evaluations, an au- ended (Zheng et al., 2023; Dubois et al., 2023). tomatic LLM bencher (i.e., an automatic evalu- Chatbot Arena (Chiang et al., 2024) embodies ation framework that aims to rank LLMs based this concept. It is a real-time evaluation platformFeb on their alignment with human preferences) aimed at a large user base, where users can freely 11 isconsistsindispensable.of four components:An automaticthe LLMinput bencherset (e.g., provide input, select any two hosted LLMs to gen- erate responses, and indicate which one they prefer. a user instruction), the evaluation model (e.g., Chatbot Arena periodically derives a leaderboard an LLM), the evaluation type (e.g., pairwise of various LLMs by aggregating instance-level pair- comparison), and the aggregation method (e.g., the ELO rating system). However, previous wise human evaluations. To date, Chatbot Arena work has not thoroughly explored how to select has collected over 1.5 million human judgments,[cs.CL] these components or how their different com- involving more than 100 systems. Due to its sub- binations influence the results. In this work, stantial size and the comprehensiveness of the sys- through controlled experiments, we provide a tems included, its LLM ranking has been widely series of recommendations on how to choose regarded…
발췌문 번역 (Korean Translation)
인간 선호와의 정렬에 대한 자동 LLM 시스템 순위 재평가 Mingqi Gao * 1,2 Yixin Liu * 2 Xinyu Hu1 Xiaojun WAN1 Jonathan Bragg3 Arman Cohan2,3 1Peking University 2yale University 3 allen Institute AI {mingqi.gao, yixin.liu, arman.cohan}@yale.edu 그러한 작업에서 평가의 중요한 측면. 이러한 시스템의 기능을 벤치마킹하기 위해, 출력 품질의 다른 판단 기능을 평가하고 순위를 매기기 위해 많은 작업이 성능을 수행하고 인간의 사전과 정렬을 수행하고 본질적으로 개방적이기 때문에 생산 품질의 다른 판단 능력을 금지 표준으로 이해하는 데 중요합니다. 인간 평가의 높은 비용과 2025 년 소비의 특성으로 인해, au-ended (Zheng et al., 2023; Dubois et al., 2023). Tomatic LLM Bencher (즉, 자동 평가- 채팅 봇 경기장 (Chiang et al., 2024) 은이 개념을 기반으로 LLM을 순위를 매기는 것을 목표로하는 ation 프레임 워크를 구현합니다. 사용자가 인간 선호도와의 정렬에 대한 실시간 평가 플랫폼 페브는 11 개의 isconspensate에 대한 자유롭게 11 개의 Isconsistate를 자유롭게 할 수 있습니다. (예 : 입력을 제공하고, 응답을 생성하기 위해 호스팅 된 2 개의 LLM을 선택하고, 어떤 것을 선호하는지를 나타냅니다. 사용자 명령어를 나타냅니다. 평가 모델 (예 : Chatbot Arena는 리더 보드 A LLM을 주기적으로 도출), 평가 유형 (예 : 인스턴스 쌍 비교를 통해 다양한 LLM의 쌍별 LLM). 그러나 이전의 현명한 인간 평가. 현재까지 Chatbot Arena Work는 선택하는 방법이 150 만 명 이상의 인간 판단, [cs.cl] 이러한 구성 요소 또는 100 개 이상의 시스템을 포함하는 방법을 철저히 탐구하지 않았습니다. 하위 결제로 인해 결과에 영향을 미칩니다. 이 작업, 튼튼한 크기 및 통제 된 실험을 통한 SYS의 포괄적 성을 통해 우리는 TEM을 포함하여 LLM 순위가 널리 사용되는 방법에 대한 일련의 권장 사항이되었습니다.
출처(Source): arXiv.org (또는 해당 논문의 원 출처)
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