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ㅇ Closed-Model vs OSS ModelClosed-Model : 저작권이 있는 (상용의) 모델OSS Model : Open Source Software 모델로, 저작권이 없는 제 3자 가공이 가능한 모델 ㅇ Matrix Factorization (MF)천 시스템에서 사용되는 CF (collaborative filtering) 알고리즘 중 하나의 클래스로, 사용자와 아이템의 상호작용을 두 개의 낮은 차원의 직교행렬 곱으로 분해하여 나타낸다.사용자와 아이템간의 관련성이 높을수록 두 포인트간의 내적값이 크다. ㅇ CLM vs MLMCausal Language Model : 토큰 시퀀스에서 다음 토큰 예측을 위해 현재 이전의 토큰들에만 접근 가능한 방식으로 학습하여, 문장의 흐름이 자연스럽다. (GP..

일부내용 요약 및 정리 Judging LLM-as-a-Judge with MT-Bench and Chatbot Arena Abstract open-ended 질문에서 모델을 평가하기 위해 강력한 LLM을 평가 도구로 사용해본 연구이다. LLM 평가와 사람의 선호도 사이의 일치도를 검증하고, 관련된 벤치마크로 (multi-turn의 질문 셋으로 구성된 ) MT-bench와 (온라인을 통해 LLM간 경쟁을 붙이는) Chatbot Arena 플랫폼에 대해 소개한다. GPT-4와 같은 강력한 LLM을 판단도구로 사용하는 경우 사람과의 일치율이 80% 이상이었으며, 사람들의 선호도 측정 및 설명 가능한 방법 중 하나로 대략적으로 사용 가능할 것으로 보인다. 1. Introduction 대표적으로 사용되는 LLM ..

G-EVAL: NLG Evaluation using GPT-4 with Better Human Alignment Abstract NLG(Natural Language Generation) 평가는 시스템적으로 자동화하기 어려운 작업이다. 기존 BLEU와 ROUGE와 같은 대화 참조를 기반으로한 메트릭은 창조성과 다양설이 결여되어있어, 사람의 판단 결과와는 관계성이(유사도가) 낮다. 최근 연구에서는 LLM 기반으로 NLG를 평가하려는 시도가 있으나, 아직까지는 보통의 뉴럴 평가도구(neural evaluator, 평가 목적으로 학습된 모델)보다 사람과의 일치도가 낮았다. 따라서 본 논문에서는 LLM 프레임워크와 함께 CoT 및 form-filling 패러다임을 사용해 NGL 출력의 품질을 평가하는 G-EVA..

아래는 본 논문의 내용 중 관심있는 일부 Section에 대해서만 번역/의역한 내용입니다. Paper - Evaluating Large Language Models: A Comprehensive Survey Figure. An overview of studies on knowledge and capability evaluation for LLMs. 3. Knowledge and Capability Evaluation 모델의 규모와 능력이 발전함에 따라 LLM의 지식과 능력을 평가하는 것은 하나의 중요한 연구로 자리잡았다. LLM이 다양한 분야에 응용되고 배포됨에 따라 task별로 모델의 능력과 한계를 세밀히 평가하는 것 또한 중요해졌다. 따라서 3절에서는 LLM 평가방법 및 벤치마크와 관련한 전반적인 소..