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作为评审的LLM与奖励模型：它们能做什么，不能做什么
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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，用于评估大型语言模型（LLM）和人类评判者的偏见。结果显示人类和LLM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
- 采用人类和大型语言模型作为评判者评估LLM性能引起关注。
- 这种方法引入了人类和LLM评判者的潜在偏见，影响评估结果的可靠性。
- 提出了一种针对LLM和人类评判者的5种偏见的新框架。
- 整理了一个包含142个样本的数据集，涉及修订后的布鲁姆分类法。
- 进行了数千次人类和LLM评估，结果显示评判者容易受到扰动，存在偏见。
- 即使是最先进的评判者也存在相当大的偏见。
- 利用评判者的弱点对LLM评判者进行了攻击。
- 呼吁社区意识到评判者在面对扰动时的脆弱性，开发健壮评估系统的紧迫性。
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