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LLM 作为法官是否稳健？对零样本 LLM 评估进行普适对抗攻击研究
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新的框架，用于评估语言模型和人类评判者的偏见。结果显示人类和语言模型评判者容易受到扰动，并存在相当大的偏见。作者呼吁社区开发健壮的评估系统。
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关键要点
- 人类和大型语言模型（LLM）作为评判者评估现有LLM的性能引起关注。
- 这种评估方法引入了人类和LLM评判者的潜在偏见，影响评估结果的可靠性。
- 本文提出了针对LLM和人类评判者的5种偏见的新框架。
- 研究整理了包含142个样本的数据集，并进行了数千次评估。
- 结果显示人类和LLM评判者都容易受到扰动，且存在相当大的偏见。
- 研究利用评判者的弱点对LLM评判者进行了攻击。
- 作者呼吁社区意识到评判者的脆弱性，并开发健壮的评估系统。
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