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大型语言模型作为评判者的自我偏好偏差
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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
本研究解决了大型语言模型在自动评估对话系统时的自我偏好偏差问题，提出了一种新的定量指标。研究发现，GPT-4倾向于选择低困惑度的输出，揭示了大型语言模型对熟悉文本的偏好，具有重要影响。
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关键要点
- 本研究解决了大型语言模型在自动评估对话系统时的自我偏好偏差问题。
- 研究缺乏定量测量的方法，提出了一种新的定量指标。
- 发现GPT-4倾向于选择低困惑度的输出。
- 这一发现揭示了大型语言模型对熟悉文本的偏好，具有重要的潜在影响。
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