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서비스 안내 Kakao가 운영하는 책 서비스 입니다. 다른 사이트 더보기 Trainer 2/e : A Comprehensive Guide To Planning, Delivering, And Evaluating 저자 Vaughn Robe... 출간 2005.6.30. 도서 32,530원 Evaluating Research in Communicative Disorders 저자 Nicholas Sc... 출간 2011.1.1. 도서 39,000원 Public Policy Instruments : Evaluating the Tools of Public... 저자 Peters B Gu... 출간 1999.6.1. 도서 185,610원 Information Retrieval : Implementing and Evaluating Search Engines 저자 Buttcher St... 출간 2010.11.5. 도서 11,700원 Planning, Implementing, & Evaluating Health Promotion Programs 저자 McKenzie Ja... 출간 2016.10.8. Evaluating Climate Change Action for Sustainable Development 저자 Uitto Juha ... 출간 2017.6.29. 도서 65,510원 Understanding, Evaluating, and Conducting Second Language Writing Research 저자 Polio Charl... 출간 2016.11.15. 도서 65,730원 Public Policy Instruments 도서 64,520원 Using Rubrics for Performance-Based Assessment 저자 Todd Stanley 출간 2019.5.30. 도서 34,140원 Information Retrieval 저자 B?tcher Ste... 출간 2016.12.6. 도서 51,680원 더보기 (주)카카오는 상품판매의 당사자가 아닙니다.법적고지 안내 (주)카카오는 통신판매중개자로서 통신판매의 당사자가 아니며 상품의 주문 배송 및 환불 등과 관련한 의무와 책임은 각 판매자에게 있습니다.
jik9210.tistory.com Memorize 21. Evaluating and Inducing Personality in Pre-trained Language Models 페르소나 관련된 연구 모임에 지원을 해보기 위해서 해당 논문을 읽어보려고 하고, 페르소나 자체에도 관심이 있어서 정리를 한다. LLM을 이해하는데 있어 답변을 표준화, 정량화해서 평가하는 것은 핵심임 본 연구에서는 인간의 성격 이론을 활용하여 LLM을 연구 (인간 행동에 성격 연구는 개인이 사고, 감정, 행동에서... 인공지능 Persona 대학원 스터디 NLP 논문준비 llm 2024.06.02 블로그 검색 더보기 ll2ll.tistory.com 그냥이것저것 [논문 Review] 15. Prometheus 2 : An Open Source Language Model Specialized in Evaluating Other Language Models Abstract GPT-4는 다양한 언어 모델 평가에 사용될 수 있으나, 투명성, 제어 가능성, 경제성 등의 문제로 인해 Open-source evaluator의 필요성이 대두되었다. 그러나 기존의 오픈 소스 모델은 사람의 평가 경향과 다르거나, 유연성이 부족하다는 한계점이 존재했다. Prometheus는 인간과 GPT-4의 평가를 매우 유사하게 반영하며, 사용자가 정의한 평가 기준에 따라 유연한 평가가 가능하다. Prometheus 2는 테스트된 모든 Open-source evaluator 중에서 인간 및 Proprietary LM 판정단과 가장 1. Introduction GPT-4는 다양한 언어 모델 평가에 사용될 수 있으나, 투명성, 제어 가능성, 경제성 등의 문제가 존재한다. 기존 오픈 소스 모델은 사람 및 GPT-4의 판단과 상관관계가 떨어지고, 특정 분야에 대해서 훈련이 되었기 때문에 다양한 분야에 적용할 만큼 유연하지 못하다는 단점이 존재한다. [그림 1] 약한 평가 모델은 강한 평가 모델과 낮은 점수 상관관계를 보이는 반면, 강한 평가 모델끼리는 서로 높은 상관관계를 보임 GPT-4와 같은 Proprietary LM과의 격차를 줄이기 위해, "direct assesment"와 "pairw 3. Methodology 3.1 Direct Assesment direct assesment는 지시문 i와 응답 r을 스칼라 값 점수 s (1~5 사이의 정수) 로 매핑하는 것이다. 이전 연구에서 evaluator LM에게 reference answer를 추가적으로 제공해주는 것, s 앞에 feedback을 적도록 유도하는 등의 방법으로 사람과 LM의 평가 차이를 줄일 수 있다는 것을 보였다. 또한 다양한 태스크에 대한 평가 기준을 통합하는 것으로 모델의 유연성을 기를 수 있다고 주장했다. 여기서 a는 reference answer, e는 score rub 3.4 Employing Evaluator Language Models Prompt : Feedback Collection에 대한 학습 없이 LM에게 지정된 평가 형식으로 판단을 내리도록 쿼리 Single-Format Training : direct assesment dataset (=Feedback Collection = \(D_d\)) 또는 pairwise ranking dataset (= Preference Collection = \(D_p\)) 에 대한 기본 모델 \(\theta\)을 훈련 Joint Training : \(D_d\) , \(D_p\) 을 통해 기본 모델 \(\theta\) 을 4. Experimental setup 4.1 Benchmarks and Metrics Evaluator LM의 평가 역량을 평가하기 위한 벤치마크 통계 Direct Assesment benchmark Vicuna bench : single-turn chat benchmark80개의 test prompts, score-rubrics / 각각의 LM (WizartLM-13B, Vicuna-13B, Llama2-chat=13b, GPT-3.5) 에서 얻은 320개의 response를 포함 MT bench : Multi-turn chat benchmark80개의 test pr 5. Experimental Results 5.1 Direct Assessment Results PROMETHEUS-2 models (7B & 8x7B), GPT-4-1106, Claude-3-Opus, human evaluators는 모두 서로 강한 상관관계를 보이며, 기준 평가자와 벤치마크에 상관 없이 0.5 이상의 corr 보임 나머지는 GPT-4-1106, Claude-3-Opus, human evaluators와 낮은 상관관계를 보이며 대부분 0.5 미만의 corr 보임 PROMETHEUS-2는 모든 벤치마크에서 Prometheus-1, Auto-J보다 0.2 이상 6. Discuss 6.1 Weight Merging vs Joint Training Weight Merging이 Joint Training에 비해 효과적인가? Joint training이 single-format training보다도 낮은 정답률을 보이는 경우가 많음 반면, Weight merging 방식은 우수한 성능을 보임 6.2 Is the Effectiveness of Weight Merging due to Model Ensembling? Weight merging 방식의 성능이 좋은 이유는 모델 앙상블때문인가? 경험적으로 weight mer 참고 문헌 Gabriel Ilharco, Marco Tulio Ribeiro, Mitchell Wortsman, Suchin Gururangan, Ludwig Schmidt, Hannaneh Hajishirzi, and Ali Farhadi. 2022. Editing models with task arithmetic. arXiv preprint arXiv:2212.04089. [본문으로] Prateek Yadav, Derek Tam, Leshem Choshen, Colin A Raffel, and Mohit Bansal. 2024. Ties- 27 GPT-4는 다양한 언어 모델 평가에 사용될 수 있으나, 투명성, 제어 가능성, 경제성 등의 문제로 인해 Open-source evaluator의 필요성이 대두되었다. 그러나 기존의 오픈 소스 모델은 사람의 평가 경향과 다르거나, 유연성이 부족하다는 한계점이 존재했다. Prometheus는 인간과 GPT-4의 평가를 매우 유사하게 반영하며, 사용자가 정의한 평가 기준에 따라 유연한 평가가 가능하다. Prometheus 2는 테스트된 모든 Open-source evaluator 중에서 인간 및 Proprietary LM 판정단과 가장 자연어처리 프로메테우스 NLP Prometheus 논문리뷰 llm 2024.05.30 portfolio-dev.tistory.com devport의 공부와 개발일지 파이날 컷 프로 컬러 보정 1. Evaluating and adjusting images 29 이미지의 상태 진단하는 과정을 다룬다. 1. 컬러 보정 워크스페이스 교정, 개인화 하기. 컬러 보정 단계는 영상에서 마지막 단계에 해당한다. 컬러와 효과 모드 변경 : ctrl + shift + 2 1개 창으로 보기 루마 모드로 변경 monochrome 으로 파형을 단색으로 설정한다. 비디오 이펙트 브라우져 닫기 화면을 크게 보기... 단축키 커브 color correction final cut pro 워크스페이스 컬러 보정 파이날 컷 프로 웨이브 폼 모니터 컬러 인스펙터 RGB perade 2024.04.15 chanmuzi.tistory.com chanmuzi <Evaluation> Prometheus 2: An Open Source Language Model Specialized in Evaluating Other Language Models (2024.05) 5 관심 있는 NLP 논문을 읽어보고 간단히 정리했습니다. 혹시 부족하거나 잘못된 내용이 있다면 댓글 부탁드립니다 🙇♂️ [KAIST] - 사람과 GPT-4의 판단에 근사하는 open-source evaluator LM, Prometheus 2를 공개 - direct assesssment와 pair-wise ranking 형식을 둘 다 처리할 수 있음 - 유저가 정의한 평가 기준을... kaist evaluation Prometheus paper review LLM prometheus 2 2024.05.19 <LK Lab, Benchmark> TemporalWiki: A Lifelong Benchmark for Training and Evaluating Ever-Evolving Language Models (2022.04) <Evaluation> BERTScore: Evaluating Text Generation with BERT updates7.tistory.com Updates7 Reimagining Assessment: Evaluating Student Progress Beyond Standardized Tests and achievement. In this article, we'll explore why relying solely on standardized tests can be problematic and discuss alternative methods for evaluating student growth and mastery of essential skills and knowledge. Limitations of Standardized Testing While standardized tests can provide some... Students assessment representation standardized test (industry) student mental health future assessment student loans learning from home attitude learning from home attitude artificial intelligence documentary 2024.04.07 goldstaryeon.tistory.com Sungyeon Kim [PAPER] Evaluating and Inducing Personality in Pre-trained Language Models 1. Key Questions of this paper 1) Can we assess machine behaviors by leveraging standardized human personality tests in a principled and quantitative manner? 2) Can we induce specific personalities in LLMs in a controllable way? 2. Machine Personality Inventory (MPI) 1) The authors introduce MPI, a tool to study LLM behaviors based on the Big Five Personality Factors theory (openness, conscientiousness, extraversion, agreeableness, neuroticism). 2) MPI consists of multiple-choice questions adapted from existing personality personality assessment inventories. 3) 3. Personality Prompting (P2) 1) The authors devise P2, a prompting method to induce specific personalities in LLMs in a controllable manner. 2) P2 generates prompt chains by leveraging psychological studies and the LLM's own knowledge base. 3) Experiments with MPI and vignette tests demonstrate P2's efficacy in producing divers 4. Key Findings 1) SOTA LLMs like Alpaca and GPT-3.5 exhibit personality tendencies comparable to humans when evaluated with MPI. 2) The P2 method can successfully induce a wide range of target personalities in LLMs, enabling controllable personality-driven generation. 3) The work paves the way for adopting persona 4 1) Can we assess machine behaviors by leveraging standardized human personality tests in a principled and quantitative manner? 2) Can we induce specific personalities in LLMs in a controllable way? 2024.05.20 통합웹 더보기
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