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관심 있는 NLP 논문을 읽어보고 간단히 정리했습니다. 혹시 부족하거나 잘못된 내용이 있다면 댓글 부탁드립니다 🙇♂️usechatgpt init success[NC Research]- LLM이 생성한 결과를 평가할 때 존재하는 다양한 bias를 정의 (6개)- EvalBiasBench를 제안. 6개 종류의 bias에 대한 test case를 직접 제작함.- OffsetBias 공개. bias를 낮추는 데 기여할 수 있는 학습용 선호 데이터셋 출처 : https://arxiv.org/abs/2407.06551 1. Introduction최근 LLM이 생성한 텍스트를 LLM으로 평가하는 경우가 굉장히 많아졌습니다.LLM으로 생성하는 텍스트는 종류나 범위가 엄청나게 다양한데 이를 사람이 직접 다 평가하기엔..
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관심 있는 NLP 논문을 읽어보고 간단히 정리했습니다. 혹시 부족하거나 잘못된 내용이 있다면 댓글 부탁드립니다 🙇♂️usechatgpt init success[Dartmouth College]- position bias를 정량적으로 평가할 수 있도록 돕는 프레임워크를 개발- MTBecnh와 DevBench의 22개 태스크에 대해 40개 모델로 답변을 생성하고, 이를 9개의 평가 모델로 평가하여 실험한 결과- position bias가 단순한 random variation이 아니라 특정한 모델 간 관계를 지닌다는 것을 입증 출처 : https://arxiv.org/abs/2406.07791v11. Introduction생성형 언어 모델의 성장은 이를 다양한 태스크에 활용하는 관행으로 이어졌습니다.LLM..
