CritiqueLLM: 扩展 LLM-as-Critic 以有效且可解释地评估大型语言模型生成
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。自然语言处理社区开始让大规模语言模型（如 GPT-4）扮演批评家以评估生成文本质量，大部分仅在特定数据集上训练特定规模的批判生成模型，我们认为缺乏对于基于语言模型评估模型的关键因素（如可扩展性特性）的全面调查，因此目前是否有潜力在实际场景中取代 GPT-4 的评估仍然没有结论；在本文中，我们提出了一种名为 CritiqueLLM 的新型批判生成模型，采用基于对话的提示方法用于高质量的参考...
本文介绍了CritiqueLLM，一种新型批判生成模型，可用于评估生成文本质量。实验结果显示，CritiqueLLM在8个任务中有3个胜过GPT-4，具有可扩展性特性。生成的批评可作为反馈，提高语言模型的生成质量。
