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JudgeBench：评估基于大型语言模型的评审者的基准
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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
本文研究了在人类和大型语言模型（LLM）作为评判者时的偏见问题。提出了一个新框架，识别出5种偏见，并通过142个样本进行评估。结果表明，人类和LLM评判者都容易受到偏见影响。研究还展示了如何利用这些弱点攻击LLM评判者，强调开发更健壮评估系统的重要性。
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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。
- 提出了针对LLM和人类评判者的5种偏见的新框架。
- 整理了包含142个样本的数据集，进行了数千次评估。
- 研究结果显示，人类和LLM评判者都容易受到扰动，存在偏见。
- 利用评判者的弱点对LLM评判者进行了攻击。
- 强调了开发更健壮评估系统的重要性和紧迫性。
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