Leveraging Large Language Models for NLG Evaluation: A Survey
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本文是LLM系列文章，针对《Leveraging Large Language Models for NLG Evaluation: A Survey》的翻译。
利用大型语言模型进行NLG评估：一项调查
- 摘要
- 1 引言
- 2 形式化与分类
- 3 生成性评估
- 4 基准和任务
- 5 开放的问题
- 6 结论
摘要
在自然语言生成（NLG）评估的快速发展领域，引入大型语言模型（LLM）为评估生成的内容质量开辟了新的途径，例如连贯性、创造力和上下文相关性。这项调查旨在全面概述利用LLM进行NLG评估的情况，这是一个缺乏系统分析的新兴领域。我们提出了一个连贯的分类法来组织现有的基于LLM的评估指标，并提供了一个结构化的框架来理解和比较这些方法。我们的详细探索包括批判性地评估各种基于LLM的方法，以及比较它们在评估NLG输出方面的优势和局限性。通过讨论尚未解决的挑战，包括偏见、稳健性、领域特异性和统一评估，本调查旨在为研究人员提供见解，并倡导更公平、更先进的NLG评估技术。
1 引言
2 形式化与分类
3 生成性评估
4 基准和任务
5 开放的问题
6 结论
在这项调查中，我们仔细调查了LLM在NLG评估中的作用。我们的综合分类法将工作分为三个主要维度：评价功能、评价参考和评价任务。该框架使我们能够系统地对基于LLM的评估方法进行分类和理解。我们深入研究了各种基于LLM的方法，仔细研究了它们的优势并比较了它们的差异。此外，我们总结了NLG评估的普遍元评估基准。在整个研究过程中，我们强调了这一快速发展领域的进步和普遍挑战。尽管LLM在评估NLG产出方面具有开创性的潜力，但仍有一些尚未解决的问题需要关注，包括偏见、稳健性、混合评估方法的集成，以及在基于LLM的评估人员中进行特定领域和统一评估的必要性。我们预计，应对这些挑战将为更通用、有效和可靠的NLG评估技术铺平道路。这些进步将大大有助于NLG评估的进展和LLM的更广泛应用。
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