原创 Hugging Face 2025-04-09 10:31 广东
LLM 评估模型有哪些已知偏差,我们又该如何缓解?
这是 让 LLM 来评判 系列文章的第六篇,敬请关注系列文章:
LLM 评估模型已知偏差及缓解措施
选择合适的 LLM 评估任务
LLM 评估特性:
原文作者: clefourrier
译者: SuSung-boy
审校: adeenayakup
🧐 缺乏内部一致性:LLM评估模型在相同输入下的多次评估结果可能不一致,这主要受温度参数的影响。 缓解措施包括采用“自我一致性”策略,即多次运行并保留多数结果。
🤖 自我偏好:LLM评估模型倾向于偏好与自身输出模式相似的结果。 解决此问题的方案是采用陪审团机制,利用多个模型的评估结果来减少偏差。
⚠️ 输入扰动不敏感:LLM评估模型对输入中的微小扰动(如噪声)不敏感,无法准确反映文本质量的变化。 解决方案包括在评估前预先输出详细推理过程,并在prompt中添加一致的评分标准。
📍 位置偏差:LLM评估模型在成对比较中可能偏好特定位置的答案。 缓解措施包括随机调整答案位置,或者计算所有选项的对数概率并进行归一化处理。
📏 冗长偏好:LLM评估模型倾向于给予较长答案更高的评分。 解决此问题的策略是考虑答案之间的长度差异。
原创 Hugging Face 2025-04-09 10:31 广东
LLM 评估模型有哪些已知偏差,我们又该如何缓解?
这是 让 LLM 来评判 系列文章的第六篇,敬请关注系列文章:
LLM 评估特性:
原文作者: clefourrier
译者: SuSung-boy
审校: adeenayakup
AI辅助创作,多种专业模板,深度分析,高质量内容生成。从观点提取到深度思考,FishAI为您提供全方位的创作支持。新版本引入自定义参数,让您的创作更加个性化和精准。
鱼阅,AI 时代的下一个智能信息助手,助你摆脱信息焦虑