广义概率建模与比较LLM作为评判者中的不确定性估计改进

本研究解决了在比较LLM作为评判者框架中的不确定性估计问题。论文提出了一种广义的概率建模方法，能够提供更准确的个体比较不确定性估计，并通过结合绝对和比较评分显著提高性能。实验结果表明，该方法减少了所需比较次数约50%，有效提升了系统的效率。

本研究提出了一种广义概率建模方法，解决了大型语言模型（LLM）作为评判者的不确定性估计问题。该方法结合绝对评分与比较评分，减少比较次数约50%，显著提升系统效率。

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