太田博三

日本語LLM評価の気になる２点

於 ChatGPT部 #30 〜LT & フリートーク会〜
https://chatgptclub.connpass.com/event/301414/

2023年11月18日(土)
太田 博三

Transcript

1. 日本語LLM評価の気になる２点 於 ChatGPT部 #30 〜LT & フリートーク会〜 2023年11月18日(土) 太田 博三
2. 背景と問題意識 1つ目： ・10月のJGLUEの評価(大城さん NOB DATA(株))に参加して ・11/15のW&B 東京ミートアップ #8に参加して (LLMモデルの評価方法 - ) 2つ目： ・英語のLLM評価データを日本語に翻訳したものが、文化的な相違が あっても、大きな影響があるのか！？という疑問 ※LLMのための日本語インストラクションデータ作成 Riken-aip
3. 気になる2点 →生成タスクの自動評価方法がGPT-4であること →日本の文化や文法的な相違があるが、そんな大きな影響があるのか？ →日本語LLM評価を作る必要はあるが、効果は大きいのか？
4. 考察（1点目） ・ ・生成タスクで自動評価のタスクは4つのうち、３つでした。 →次のスライドでそのタスクの中身を見てゆきます
5. 考察（1点目） Rakudaの問題の例 日本の「三位一体改革」について述べ、 その経済に対する影響について解説して ください。 戦後の日本政治において最も影響力の あった政治家を一人挙げ、 その貢献について詳しく述べてください。 Rakuda (YuzuAI) 日本の地理、政治、歴史、社会に 関する40問(人手作成) • 自動評価(GPT-4) • ペア比較(2種類の提示順)
6. 考察（1点目） • MT-Benchを翻訳、日本の 文化に合うように修正した もの マルチターン会話能力、指 示に従う能力を問う80問 • 8カテゴリ(10問ずつ) • writing, roleplay, reasoning, math, coding,extraction, など Japanese MT-Benchの問題の例 新入社員へのビジネスメールのエチ ケットについての指導書を作成し てください。敬語の正しい使い方や、 日本のビジネス文化での注意点 を取り入れてください。
7. 考察（1点目） ・OSSのLlama-rephraser を発表: 13B モデルが 主要ベンチマーク (MMLU/GSK-8K/HumanEval) で GPT-4 パフォーマンスに到達!しました！ →OpenAI の汚染除去方法に従いましたが、データ汚染の証拠は 見つかりませんでした。 →何かトリックを使ったのではないか？という疑惑がありました。 → 評価データが学習に使われている可能性があると考えられます！ eg.テスト セットを書き直すだけで、大幅に高いベンチマーク パフォーマンスが上がるようです。 テストサンプルを言い換えたり、別の言語に翻訳したりするだけでできる。 cf. “Catch me if you can! How to beat GPT-4 with a 13B model” [Blog] Shuo Yangらの寄稿(2023 年 11 月 14 日)
8. まとめ：考察（1点目） ・自動評価がGPT-4になっているため、GPT-4のためのGPT-4の書き写しになって いるようでした。 ・翻訳や一部言い換えで、高いパフォーマンスの数値に到達できるが、 本当に、これで日本語LLMの評価になっているのでしょうかという疑問も残りました。 ※個人的には、GPT-4を超えるOSSも 出てきて欲しいです。 →では、どうしたらよいのでしょうか？ →→日本語に置き換えると、 ネイティブよりも大きな影響があるのかでしょうか？ （次のスライドへ：考察（２点目））
9. 考察（２点目） 英語から日本語へ翻訳する際の注意点 １）慣用句の認識："Kick the bucket"（亡くなる）を「バケツを蹴る」 ２）文化の有無：アメリカの「Thanksgiving」（感謝祭）は日本にはない ３）同音異義語や多義語の誤訳：“bat”は「コウモリ」も「バット」も意味しますが、文脈 によって日本語訳が異なる。 https://chat.openai.com/share/0993a999-1b23-4a1e-8b61-2de470cf3fe7
10. 考察（２点目） ・Google翻訳で確認してみると… 正 解 間 違 い →(日本語の)同音多義語の知識(情報)が必要。
11. 考察（２点目） • Japanese MT-Benchの「日本の文化に合うように 修正したもの(スライド6枚目)」は、以下の3点の修 正のようです。 ⇒主に英語圏のLLMを 日本語LLMにするイン パクトはそれほど大きく はないようです。 ※左の3点以外にあれば、教えて ください！
12. まとめ • 1つ目：OSSのLLMは、生成タスクの自動評価がGPT-4で行われているので、スコ アをあげるなら、評価データセットの言い換えや翻訳をするとできそうです。 • 2つ目：異文化の差異や慣用句の差異は、確かに見受けられたが、ボリューム感は それほど大きくはないように思われました。 →日本語LLM評価は若干、出来レースなフェーズに入った感じがしました。 ※OSSがGPT-4を抜く日は来るのでしょうか〜
13. ご清聴ありがとうございました
14. 参考文献・URL一覧 1. LLMモデルの評価方法 - W&B 東京ミートアップ #8 - connpass https://wandb.connpass.com/event/300670/ 2. NOB DATA株式会社 https://nobdata.co.jp/ 3. LLMのための日本語インストラクションデータ作成プロジェクト – RIKEN-AIP, LIAT 4. The Rakuda Ranking of Japanese AI https://yuzuai.jp/benchmark 5. Nejumi LLMリーダーボード | LLM_evaluation_Japan – Weights & Biases https://wandb.ai/wandb/LLM_evaluation_Japan/reports/Nejumi-LLM--- Vmlldzo0NTUzMDE2?accessToken=u1ttt89al8oo5p5j12eq3nldxh0378os9qjjh14h a1yg88nvs5irmuao044b6eqa 6. The Rakuda Ranking of Japanese AI https://yuzuai.jp/benchmark