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用大型经验研究代替人类法官？跨 20 个 NLP 评估任务
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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
本文提出了一种新框架，用于评估语言模型和人类评判者的偏见。结果显示人类和语言模型评判者都容易受到扰动，并存在相当大的偏见。作者呼吁社区意识到评估系统的脆弱性，并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现有 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，质疑评估结果的可靠性。
- 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，并进行了数千次评估。
- 结果显示人类和 LLM 评判者都容易受到扰动，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的脆弱性，并开发健壮的评估系统。
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