ReFeR: Improving Evaluation and Reasoning through Hierarchy of Models
作者: Yaswanth Narsupalli, Abhranil Chandra, Sreevatsa Muppirala, Manish Gupta, Pawan Goyal
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2024-07-16 (更新: 2024-10-09)
备注: Paper Under Review
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出ReFeR框架，利用LLM/VLM分层结构提升生成模型评估与推理能力。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 生成模型评估 大型语言模型 视觉语言模型 分层评估 推理能力 无监督学习 反馈生成
📋 核心要点
- 现有生成模型评估方法依赖人工或计算成本高的深度学习，且自动指标与人类判断相关性低。
- ReFeR利用LLM/VLM分层结构，无需微调即可评估生成输出，并提供建设性反馈。
- 实验表明ReFeR在评估和推理任务上均超越现有基准，并提供高效的ReFeR-Lite版本。
📝 摘要（中文）
评估生成模型（如大型语言模型和视觉语言模型）输出的质量是一项挑战。传统方法依赖于耗费资源的人工评估或与人类判断相关性低的自动指标。另一种方法是使用深度学习系统，但这需要大量的计算资源、时间以及训练数据。本研究提出了一种无需微调的框架ReFeR，通过利用LLM和VLM的两层分级结构来评估生成输出，包括文本和图像。ReFeR在四个不同的评估任务上进行了严格评估，不仅提高了评估的准确性，超越了之前的基准，还生成了建设性的反馈。有趣的是，该框架也适用于推理任务。在四个推理任务上的实验表明，该框架具有卓越的集体推理能力。我们提出了该框架的两个变体：ReFeR-Turbo，针对加速性能进行了优化；ReFeR-Lite，提供了一种更具成本效益的解决方案。ReFeR-Lite的效率提高了约7.7倍，同时与ReFeR-Turbo相比具有相当的准确性。我们公开了代码、数据和PIP包。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决生成模型输出质量评估的难题。现有方法，如人工评估成本高昂，自动指标与人类判断不一致，而基于深度学习的评估模型则需要大量训练数据和计算资源。这些痛点限制了生成模型在实际应用中的可靠性和可信度。
核心思路：ReFeR的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）自身的能力，构建一个两层分级评估框架。通过让LLM/VLM相互协作，模拟人类评估过程，从而更准确、更高效地评估生成模型的输出质量。这种方法避免了对大量标注数据的依赖，并能提供更具解释性的评估结果。
技术框架：ReFeR框架包含两个主要层级：第一层级使用一个LLM或VLM作为“评估者”，负责对生成模型的输出进行初步评估，并生成评估报告。第二层级使用另一个LLM或VLM作为“评论者”，负责审查评估者的报告，并提供更详细的反馈和改进建议。这两个层级可以迭代多次，以提高评估的准确性和可靠性。框架支持文本和图像等多种模态的输入。
关键创新：ReFeR的关键创新在于其分层评估架构，它模仿了人类专家评审的过程，能够更全面、更深入地评估生成模型的输出。与传统的单模型评估方法相比，ReFeR能够捕捉到更多细微的差异和潜在的问题。此外，ReFeR无需针对特定任务进行微调，具有很强的通用性和可扩展性。
关键设计：ReFeR的关键设计包括：(1) 选择合适的LLM/VLM作为评估者和评论者，例如GPT-4或Gemini等。(2) 设计清晰明确的评估提示词，引导LLM/VLM进行客观、全面的评估。(3) 定义合适的迭代次数，以平衡评估的准确性和效率。(4) 针对不同的评估任务，设计特定的评估指标和反馈机制。论文中提出了ReFeR-Turbo和ReFeR-Lite两个变体，分别针对性能和成本进行了优化，但具体参数设置和损失函数等细节未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
ReFeR在四个评估任务上超越了之前的基准，证明了其评估准确性。在推理任务上，ReFeR也展现出卓越的集体推理能力。ReFeR-Lite版本在保持相当准确性的前提下，效率提升了约7.7倍，降低了评估成本。这些结果表明ReFeR具有很强的实用价值和应用前景。
🎯 应用场景
ReFeR可广泛应用于生成模型的质量评估、模型选择、以及生成结果的改进。例如，在图像生成领域，ReFeR可用于评估不同模型的生成效果，并为用户提供选择最佳模型的建议。在文本生成领域，ReFeR可用于评估机器翻译、文本摘要等任务的输出质量，并为模型改进提供反馈。该研究有助于提升生成模型的可靠性和可信度，推动其在各个领域的应用。
📄 摘要（原文）
Assessing the quality of outputs generated by generative models, such as large language models and vision language models, presents notable challenges. Traditional methods for evaluation typically rely on either human assessments, which are resource-intensive, or automatic metrics that often show a low correlation with human judgment. Another common approach is to use deep learning systems, which not only consume a substantial amount of compute and time but also require extensive training data. In this study, we introduce a tuning-free framework called ReFeR, designed to evaluate generative outputs, including both text and images, by leveraging a 2-level hierarchy of LLMs and VLMs themselves. We rigorously evaluate our framework, ReFeR, across four diverse evaluation tasks. The framework not only improves the accuracy of these evaluations, surpassing previous benchmarks but also generates constructive feedback. Interestingly, the framework is also applicable to reasoning tasks. Experiments on four reasoning tasks demonstrate superior collective reasoning abilities of the framework. We present two variants of the framework: ReFeR-Turbo, optimized for accelerated performance, and ReFeR-Lite, offering a more cost-effective solution. ReFeR-Lite is $\sim7.7\times$ more efficient while being comparably accurate to ReFeR-Turbo. We make code, data and PIP package publicly available. See this PIP URL https://pypi.org/project/refer-agents/ and this Git URL https://github.com/yaswanth-iitkgp/ReFeR_Code .