要約
タイトル: BotChat: Evaluating LLMs' Capabilities of Having Multi-Turn Dialogues
著者: Haodong Duan, Jueqi Wei, Chonghua Wang, Hongwei Liu, Yixiao Fang, Songyang Zhang, Dahua Lin, Kai Chen
論文のURL: https://arxiv.org/abs/2310.13650
この論文の解説です。
論文発表日: 20 Oct 2023
専門外の人でも分かるような説明
この研究は、大規模な言語モデル（LLMs）が人間のような多ターンの対話を持つ能力を評価するものです。人間の対話を評価するための従来の方法は手間がかかるため、この研究ではLLMを使用して対話の品質を自動的に評価する新しい方法を提案しています。
要約
大規模な言語モデル（LLMs）との高品質な多ターン対話のインタラクションは、LLMsの主要な特徴の1つです。しかし、この能力の人間による評価は手間がかかります。この報告書では、人間のような多ターンのチャットのための既存の大規模な言語モデルの評価を、LLMベースのアプローチを通じて提供します。実際の人間の対話から始め、最初の発言をChatSEEDとして保持します。次に、LLMsにChatSEEDに基づいて完全な多ターン対話を生成させ、発言ごとに生成します。最終的に、最先端のLLMs（GPT-4など）を判断として採用し、生成された対話を評価します。異なる評価プロトコルを使用して、大きく同じ結論に達しました。GPT-4は、印象的な品質で人間のような多ターン対話を生成でき、その他のLLMsよりも優れています。GPT-4が生成した対話と人間の対話を区別するのは難しいです。対照的に、他のLLMsは、指示に従う能力が不足している、長い発言を生成する傾向がある、または一般的な能力が限られているため、満足のいく品質の多ターン対話を生成するのに苦労しています。すべてのデータとコードは提供され、LLMsの多ターンチャット能力の評価のための貴重なリソースとして役立つことを期待しています。
従来とは異なるこの論文の新しい点
この研究は、LLMを使用して人間のような多ターンの対話の品質を自動的に評価する新しい方法を提案しています。特に、実際の人間の対話を基にして、LLMsに対話を生成させ、その品質を評価する方法を採用しています。
課題点
- LLMsの多ターン対話の品質をさらに向上させるための新しい手法や技術の開発が必要です。
- 人間の対話の評価を自動化するための方法の精度や効果性に関する課題や制約を克服するための研究が必要です。
 | 深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト 第2版 （EXAMPRESS） [ 一般社団法人日本ディープラーニング協会 ] 価格:3,080円 |
