Leveraging Large Language Models for NLG Evaluation: A Survey, Zhen Li+, N/A, arXiv'24

[AkihikoWatanabe]

URL

• https://arxiv.org/abs/2401.07103

  Affiliations

  • Zhen Li, N/A
  • Xiaohan Xu, N/A
  • Tao Shen, N/A
  • Can Xu, N/A
  • Jia-Chen Gu, N/A
  • Chongyang Tao, N/A

    Abstract

  • In the rapidly evolving domain of Natural Language Generation (NLG)evaluation, introducing Large Language Models (LLMs) has opened new avenues forassessing generated content quality, e.g., coherence, creativity, and contextrelevance. This survey aims to provide a thorough overview of leveraging LLMsfor NLG evaluation, a burgeoning area that lacks a systematic analysis. Wepropose a coherent taxonomy for organizing existing LLM-based evaluationmetrics, offering a structured framework to understand and compare thesemethods. Our detailed exploration includes critically assessing variousLLM-based methodologies, as well as comparing their strengths and limitationsin evaluating NLG outputs. By discussing unresolved challenges, including bias,robustness, domain-specificity, and unified evaluation, this survey seeks tooffer insights to researchers and advocate for fairer and more advanced NLGevaluation techniques.

    Translation (by gpt-3.5-turbo)

• 自然言語生成（NLG）の進化の速い領域では、大規模言語モデル（LLMs）を導入することで、生成されたコンテンツの品質（一貫性、創造性、文脈の関連性など）を評価するための新たな可能性が開かれています。本調査は、LLMsを活用したNLG評価について、体系的な分析が不足している新興の領域について、包括的な概要を提供することを目的としています。既存のLLMベースの評価指標を整理するための統一されたタクソノミーを提案し、これらの方法を理解し比較するための構造化されたフレームワークを提供します。詳細な探索には、さまざまなLLMベースの手法を批判的に評価し、NLGの出力を評価する際のそれらの強みと制限を比較します。バイアス、頑健性、ドメイン特異性、統一された評価など、未解決の課題について議論することで、本調査は研究者に洞察を提供し、より公正で高度なNLG評価技術を提唱します。

  Summary (by gpt-3.5-turbo)

• 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。

[AkihikoWatanabe]

重要

[AkihikoWatanabe]

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な手法があるよ、

といった話や、そもそもreference-basedなメトリック（e.g. BLEU）や、reference-freeなメトリック（e.g. BARTScore）とはなんぞや？みたいな基礎的な話から、言語モデルを用いたテキスト生成の評価手法の代表的なものだけでなく、タスクごとの手法も整理されて記載されている。また、BLEUやROUGEといった伝統的な手法の概要や、最新手法との同一データセットでのメタ評価における性能の差なども記載されており、全体的に必要な情報がコンパクトにまとまっている印象がある。