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A Framework for Evaluating Large Language Models Under Task Indeterminacy
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了大型语言模型（LLM）评估中的单一正确响应假设，指出在任务模糊或歧义时可能存在多种正确答案。提出的框架分析了任务规范、人工评分与LLM响应之间的关系，实验结果表明传统评估方法可能低估LLM的真实表现，为评估方法提供了新视角。
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关键要点
- 本研究探讨了大型语言模型（LLM）评估中的单一正确响应假设问题。
- 在任务模糊或歧义的情况下，可能存在多种正确答案。
- 提出的框架分析了任务规范、人工评分与LLM响应之间的关系。
- 实验结果表明，传统评估方法可能低估LLM的真实表现。
- 本研究为评估方法提供了新的视角，对研究社区具有重要启示。
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