Chatbot Arena: An Open Platform for Evaluating LLMs by Human Preference

Keskeiset käsitteet

Chatbot Arena is an open platform for evaluating Large Language Models (LLMs) based on human preferences, providing diverse and reliable data for model assessment.

Tiivistelmä

The article introduces Chatbot Arena, an open platform for evaluating LLMs based on human preferences. It employs a pairwise comparison approach and crowdsourcing to gather diverse user input. The platform has been operational for several months, accumulating over 240K votes. The article discusses the challenges in evaluating LLMs, the methodology of Chatbot Arena, statistical methods used for evaluation, and the credibility of the platform. It also highlights the platform's unique value, openness, and collaborations with leading model developers. The article emphasizes the need for an open, live evaluation platform based on human preference to better reflect real-world usage.

Structure:

1. Introduction to Large Language Models (LLMs)
2. Challenges in Evaluating LLMs
3. Introduction of Chatbot Arena
4. Methodology of Chatbot Arena
5. Statistical Methods for Evaluation
6. Credibility of Chatbot Arena
7. Unique Value and Collaborations
8. Need for an Open, Live Evaluation Platform

Tilastot

Chatbot Arena has accumulated over 240K votes.
The platform has been operational for several months.
The article discusses statistical methods for efficient evaluation and ranking of models.

Lainaukset

"Our methodology employs a pairwise comparison approach and leverages input from a diverse user base through crowdsourcing."
"Our demo is publicly available at https://chat.lmsys.org."

Tärkeimmät oivallukset

Chatbot Arena

by Wei-Lin Chia... klo arxiv.org 03-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.04132.pdf

Syvällisempiä Kysymyksiä

질문 1

Chatbot Arena의 사용자 프롬프트 다양성이 평가 플랫폼의 신뢰성에 어떻게 기여하나요?
Chatbot Arena의 사용자 프롬프트 다양성은 다양한 주제와 영역을 포괄하며 실제 세계의 사용 사례를 반영하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 다양성은 모델의 다양한 강점과 약점을 확인하고 모델 간 성능을 비교하는 데 도움이 됩니다. 또한 사용자 프롬프트의 다양성은 모델이 다양한 상황과 주제에 대해 얼마나 잘 대응하는지를 확인하는 데 중요한 지표가 될 수 있습니다. 이러한 다양성은 모델의 실제 성능을 더 정확하게 평가하고 모델 간의 차이를 명확히 드러내는 데 도움이 됩니다.

질문 2

Chatbot Arena의 사용자 베이스에는 어떤 잠재적인 편향이 존재할 수 있으며, 이러한 편향이 평가 결과에 어떻게 영향을 미칠 수 있을까요?
Chatbot Arena의 사용자 베이스에는 LLM에 대한 열정을 가진 연구자와 취미가 있는 사람들이 주로 포함될 수 있습니다. 이러한 경향은 사용자의 다양성과 관점을 제한할 수 있으며, 특정 주제나 영역에 대한 평가 결과에 영향을 줄 수 있습니다. 또한, 특정 사용자 그룹의 선호도나 경향이 다른 사용자 그룹과 다를 수 있으며, 이는 모델 평가에 편향을 초래할 수 있습니다. 따라서 이러한 편향을 고려하여 결과를 해석하고 보정하는 것이 중요합니다.

질문 3

Chatbot Arena의 방법론을 LLM 이외의 다른 분야에서 모델을 평가하는 데 적응시킬 수 있는 방법은 무엇인가요?
Chatbot Arena의 방법론은 다른 분야에서도 모델을 평가하는 데 적용될 수 있습니다. 다른 분야에서도 사용자의 선호도나 평가를 수집하여 모델 간의 비교를 할 수 있습니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 의사 결정 지원 시스템이나 진단 모델을 평가하는 데 이 방법론을 적용할 수 있습니다. 또한, 금융 분야에서는 투자 의사 결정을 지원하는 모델이나 리스크 관리 모델을 평가하는 데 활용할 수 있습니다. 이러한 방법론은 다양한 분야에서 모델의 성능을 비교하고 개선하는 데 유용하게 활용될 수 있습니다.