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

本文是LLM系列文章,针对《Chatbot Arena: An Open Platform for Evaluating LLMs by Human Preference》的翻译。

摘要

大型语言模型(LLM)解锁了新的功能和应用程序;然而,评估与人类偏好的一致性仍然带来重大挑战。为了解决这个问题,我们介绍了Chatbot Arena,这是一个基于人类偏好评估LLM的开放平台。我们的方法采用了成对比较的方法,并通过众包利用来自不同用户群的输入。该平台已经运行了几个月,累积了超过24万张选票。本文描述了该平台,分析了我们迄今为止收集的数据,并解释了我们正在使用的行之有效的统计方法,以高效准确地评估和排序模型。我们确认,众包问题具有足够的多样性和歧视性,众包人工投票与专家评分者的投票非常一致。这些分析共同为Chatbot Arena的可信度奠定了坚实的基础。由于其独特的价值和开放性,Chatbot Arena已成为最受引用的LLM排行榜之一,被领先的LLM开发者和公司广泛引用。我们的演示在https://chat.lmsys.org可用。

1 引言

2 相关工作

3 人类偏好数据收集

4 从成对比较到排序

5 高效近似排序

6 数据分析

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LLM评测野望1-chatbot arena 如下图中,你可以选择任意2个大模型,然后分别用问题和她们沟通。然后根据你自己的感受针对她们的回复,进行打分评价。Chatbot Arena 是一个众包 AI 基准测试的开放平台,由加州大学伯克利分校SkyLab和LMArena的研究人员托管。凭借通过监督微调和 RLHF 为基础 LLM 公司改进模型的丰富经验,我们拥有帮助您取得卓越成果的专业知识。FastChat 是一个用于训练、服务和评估基于大型语言模型的聊天机器人的开放平台。坦白讲,我之前一段时间还在想能否用open webui做大这样的功能。 阅读详情

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