概要 - 生成エネルギーアリーナ（GEA）：大規模言語モデル（LLM）の人間評価にエネルギー意識を組み込む

タイトル
生成エネルギーアリーナ（GEA）：大規模言語モデル（LLM）の人間評価にエネルギー意識を組み込む

時間
2025-07-17 17:11:14

著者
{"Carlos Arriaga","Gonzalo Martínez","Eneko Sendin","Javier Conde","Pedro Reviriego"}

カテゴリ
{cs.AI,cs.CL}

リンク
http://arxiv.org/abs/2507.13302v1

PDF リンク
http://arxiv.org/pdf/2507.13302v1

概要

生成エネルギーアリーナ（GEA）は、評価プロセスにエネルギー消費情報を組み込むことで、大規模言語モデル（LLM）を評価するプラットフォームです。この論文は、特定のタスクに使用するLLMを選ぶ際のユーザーの決定に対するエネルギー意識の影響を探っています。 著者たちは、自動基準のような伝統的な評価方法は限界があり、スケーラビリティの問題により人間の評価は実際には不可能であると主張しています。彼らは、ユーザーがモデルを自由に評価できる人気のあるLMアリーナのような公共のアリーナを使用することを提案していますが、これらのアリーナは制御されていない質問や評価者プロファイルのために限界があります。 これらの問題に対処するために、GEAは評価プロセスにエネルギー消費情報を導入しました。プラットフォームは同じファミリーのモデルでサイズが異なるものを比較し、性能の違いが主にモデルのサイズによるものであることを確保します。ユーザーはモデルの応答を品質に基づいて評価し、エネルギー消費について知った後、選択を変更するかどうかを決めます。 論文は、ユーザーが相対的なエネルギー消費に意識がある場合、より小さくてエネルギー効率の高いモデルを好むという初期結果を示しています。これは、ほとんどのユーザー相互作用において、より大きなモデルが引き起こす追加のコストとエネルギーがその使用を正当化しないことを示唆しています。 著者たちは、エネルギー意識を人間の評価に組み込むことは、ユーザーの好みを理解し、LLMの開発と展開に関する情報を基づいた決定を行うために重要であると強調しています。彼らは、質問やユーザーの数が少ない、評価されたLLMが限られている、および単一の言語であるなどの研究の限界を認めますが、この最初のステップがエネルギー意識がユーザーの決定に対する影響についての貴重な洞察を提供すると信じています。 GEAは、LLMの評価においてエネルギー消費を考慮する可能性を示しています。このアプローチは、エネルギー効率の高いモデルを促進し、AI産業におけるより持続可能な実践を推進することに影響を与える可能性があります。さらに、LLMのパフォーマンスや潜在的な影響をよりよく理解するために、さまざまな要素をLLMの評価に組み込む重要性を強調しています。


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