Combining Entropy and Matrix Nuclear Norm for Enhanced Evaluation of Language Models

要約

大規模言語モデル (LLM) が進歩し続けるにつれて、正確かつ効率的な評価指標の必要性がより緊急になっています。
従来のアプローチは有益ではありますが、多くの場合、計算要求と解釈可能性の制限に直面します。
この論文では、共分散行列から導出されたエントロピーと行列核ノルム (MNN) という 2 つの確立された技術を統合した新しいハイブリッド評価方法を紹介します。
私たちの方法は、LLM からの隠れ状態を正規化することから始まり、次にこれらの表現から共分散行列と MNN を計算します。
さらに共分散行列のエントロピーを計算して、モデルの出力の不確実性と冗長性を捉えます。
これらの指標を複合スコアに組み合わせることで、精度と計算効率のバランスをとった包括的な評価フレームワークを提供します。
さらに、私たちのアプローチでは、エントロピーと MNN の間の重み付けを柔軟に調整し、さまざまな目的に合わせて評価を調整できます。
さまざまな LLM での一連の実験を通じて、メソッドの堅牢性と有効性を実証し、モデルのパフォーマンスについてのより深い洞察を提供します。
この研究は、LLM 評価の継続的な開発に貢献し、モデル評価技術における将来の革新への道を開きます。

要約(オリジナル)

As large language models (LLMs) continue to advance, the need for precise and efficient evaluation metrics becomes more pressing. Traditional approaches, while informative, often face limitations in computational demands and interpretability. In this paper, we introduce a novel hybrid evaluation method that integrates two established techniques: entropy derived from covariance matrices and the Matrix Nuclear Norm (MNN). Our method begins by normalizing hidden states from LLMs, then computes the covariance matrix and MNN from these representations. We further calculate the entropy of the covariance matrix to capture uncertainty and redundancy in the model’s outputs. By combining these metrics into a composite score, we offer a comprehensive evaluation framework that balances accuracy with computational efficiency. Additionally, our approach allows for flexibility in adjusting the weightings between entropy and MNN, tailoring the evaluation for different objectives. Through a series of experiments on various LLMs, we demonstrate the robustness and efficacy of our method, offering deeper insights into model performance. This work contributes to the ongoing development of LLM evaluation and opens avenues for future innovations in model assessment techniques.

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