Which Prompts Make The Difference? Data Prioritization For Efficient Human LLM Evaluation
作者: Meriem Boubdir, Edward Kim, Beyza Ermis, Marzieh Fadaee, Sara Hooker
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2023-10-22
备注: 37 pages, 8 figures
💡 一句话要点
提出数据优先级方法以提高人类对大型语言模型的评估效率
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 人类评估 数据优先级 评估效率 自然语言处理 模型优化
📋 核心要点
- 现有的人类评估方法资源消耗大，难以高效进行，影响评估的及时性和准确性。
- 论文提出通过优先选择最能区分模型的数据实例，来减少人类反馈的需求，从而提高评估效率。
- 实验结果显示，该方法在多个模型家族中有效，减少不确定结果的实例数量，显著提升评估效率。
📝 摘要（中文）
人类评估在评估大型语言模型中越来越重要，能够更准确地捕捉语言细微差别和用户偏好。然而，这一注释过程资源密集，面临显著挑战。本文探讨了通过优先考虑最有效区分模型的数据实例，是否可以减少人类反馈的可行性。我们评估了几种基于指标的方法，发现这些指标通过最小化所需注释数量，提高了人类评估的效率，从而节省时间和成本，同时确保了性能评估的稳健性。我们的研究表明，聚焦于优先实例的前20百分位，可以将不确定结果的实例减少多达54%。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决人类评估大型语言模型时资源消耗过大的问题。现有方法往往需要大量的人工注释，导致评估效率低下。
核心思路：论文提出了一种数据优先级的方法，通过优先选择那些能够有效区分不同模型的数据实例，来减少所需的人工反馈，从而提高评估的效率和准确性。
技术框架：整体方法包括数据实例的选择、优先级评估和人类评估三个主要模块。首先，通过指标评估每个数据实例的优先级，然后选择优先级最高的实例进行人类评估。
关键创新：最重要的创新在于提出了一种基于指标的方法来优先选择数据实例，这与传统的随机抽样方法本质上不同，能够显著提高评估的效率。
关键设计：在参数设置上，论文对优先级评估的指标进行了详细设计，确保能够有效区分模型，并在实验中验证了不同指标的有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，聚焦于前20百分位的优先实例，能够将不确定结果的实例减少多达54%。这一显著提升表明，优先选择数据实例的方法在评估效率上具有显著优势，能够有效降低人类评估的工作量。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括大型语言模型的评估、自然语言处理系统的优化以及人机交互的改进。通过提高评估效率，能够加速模型的迭代与更新，提升用户体验，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Human evaluation is increasingly critical for assessing large language models, capturing linguistic nuances, and reflecting user preferences more accurately than traditional automated metrics. However, the resource-intensive nature of this type of annotation process poses significant challenges. The key question driving our work: "is it feasible to minimize human-in-the-loop feedback by prioritizing data instances which most effectively distinguish between models?" We evaluate several metric-based methods and find that these metrics enhance the efficiency of human evaluations by minimizing the number of required annotations, thus saving time and cost, while ensuring a robust performance evaluation. We show that our method is effective across widely used model families, reducing instances of indecisive (or "tie") outcomes by up to 54% compared to a random sample when focusing on the top-20 percentile of prioritized instances. This potential reduction in required human effort positions our approach as a valuable strategy in future large language model evaluations.