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X-Eval: 通过辅助评估方面的增强指令调整实现通用多方面文本评估
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了基于背景学习的评估器在自然语言生成方面的多维度评估，发现其与基于训练集的评估器在文本摘要等维度上具有同等效力和竞争力。研究还发现，在确定和选择上下文示例因素的影响下，基于背景学习的评估器在评估大型语言模型的零样本总结时也很有效。
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关键要点
- 本研究探讨了基于背景学习的评估器在自然语言生成方面的多维度评估。
- 基于背景学习的评估器在文本摘要等维度上与基于训练集的评估器具有同等效力和竞争力。
- 研究发现，确定和选择上下文示例因素对评估结果有影响。
- 基于背景学习的评估器在评估大型语言模型的零样本总结时表现出很强的效力。
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