Hugging Face 04月09日 18:53
让 LLM 来评判 | 技巧与提示
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本文是Hugging Face系列文章的第六篇,深入探讨了LLM评估模型中存在的各种偏差,并提出了相应的缓解措施。文章指出,LLM评估模型在一致性、偏好、敏感性、位置、长度、对齐人类答案、格式等方面都可能存在问题。针对这些问题,文章提供了包括自我一致性、陪审团机制、扰动输入、调整答案位置、考虑长度差异、遵循prompt格式等多种解决方案,旨在提升LLM评估的准确性和可靠性。

🧐 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 评估模型已知偏差及缓解措施

    缺乏内部一致性 :同一 prompt 输入评估模型执行多次得到的结果可能不一样 (如果温度参数不设为 0)。
      缓解措施:遵循 “自我一致性 (self-consistency)” 设置 prompt,输入模型执行多次并保留多数结果
    自我偏好 :LLM 评估模型更偏好自己的输出模式,因此会对模式相似的结果评分偏高。https://arxiv.org/abs/2404.13076
      缓解措施:采用陪审团机制
    输入扰动不敏感 :评估模型对扰动输入的辨识效果较差,难以提供一致的评分范围(更多实验结果可以参考llmjudge/README.md)。例如对于施加了相同程度噪声的文本,使用评估模型评估文本质量的评分无法反映噪声的程度。https://arxiv.org/abs/2406.13439https://twitter.com/aparnadhinak/status/1748368364395721128https://github.com/LeonEricsson/llmjudge/blob/main/README.md
      缓解措施:
    位置偏差 :评估模型更偏好特定位置的答案。例如在成对比较时,Claude 和 GPT3.5 在多次测试中通常会偏好某一个位置,例如第一个或第二个答案。https://arxiv.org/abs/2306.05685
      随机调整答案位置
      计算所有选项的对数概率并归一化
      缓解措施:
    冗长偏好 (长度偏差) :评估模型更偏好冗长的答案。
    难以对齐人类答案 :https://arxiv.org/abs/2308.15812
      在所有评估中,人工评估是否可以作为一个不错的基线尚有争议。例如在某些特定领域 (如医学、法律、数学等),如果标注员专业性不够,那么得到的结果可能跟直接采用 LLM 一样差。https://arxiv.org/abs/2202.06935
    格式偏差:如果输入模型的 prompt 格式与其训练数据的格式相差甚远,可能导致模型的评估结果不准确。例如,成对比较模型的训练集数据格式中提供了参考答案,如果在评估时没有给定参考答案或者给定的参考答案格式有误,那么评估结果就不可信。https://arxiv.org/pdf/2310.17631
      缓解措施:仔细遵循评估模型训练集 prompt 格式 (比如指令微调模型的格式)。

选择合适的 LLM 评估任务

LLM 评估特性:


英文原文:https://github.com/huggingface/evaluation-guidebook/blob/main/translations/zh/contents/model-as-a-judge/tips-and-tricks.md

原文作者: clefourrier

译者: SuSung-boy

审校: adeenayakup

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