ねえ智也くん、この論文のタイト…
解説
ねえ智也くん、この論文のタイトル「大規模言語モデルは一貫性がなく、バイアスがある評価者です」って面白そう！何について書かれてるの？
ああ、これは大規模言語モデルが自動評価ツールとしてどのように使われているか、そしてその問題点について分析している論文だよ。特に、モデルがどのようにバイアスを持ち、一貫性がないかが研究されているんだ。
バイアスって、どういうこと？
たとえば、モデルは親しみやすい、つまり理解しやすいテキストを好む傾向があるんだ。これを親しみやすさバイアスと呼ぶよ。また、評価の分布が偏っていたり、複数の属性を評価する際に先入観に影響されやすいという問題もある。
それはちょっと問題だね。どうやって改善するの？
この論文では、LLMの設定を調整することでこれらの問題を軽減する方法を提案しているよ。実際に、RoSEデータセットでの実験では、改善された結果が得られているんだ。
将来的には、もっと信頼性の高い自動評価ツールが開発されるかもしれないね！
ええ、その可能性は大いにある。ただ、まだ解決すべき課題も多いから、これからの研究が非常に重要になるよ。
研究って、まるで宝探しのようね！
確かにそうかもしれないね。でも、宝探しよりももっと根気が要るかもしれないよ。
要点
大規模言語モデル（LLM）は、参照テキストを必要とせずに直接スコアを生成できるゼロショット能力があり、自動評価指標の開発において非常に有用です。
しかし、LLM評価者は、低いパープレキシティのテキストを好む傾向（親しみやすさバイアス）、評価の分布が偏っていること、複数属性判断におけるアンカリング効果が見られるなど、バイアスが存在します。
さらに、LLM評価者は「インターサンプル」の一致が低く、人間にとっては無意味なプロンプトの違いに敏感で、一貫性がありません。
この問題を軽減するための設定方法も提案されており、RoSEデータセットにおいて最先端のLLM評価者よりも改善された結果が示されています。