在有趣的发现中该研究揭示了

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然后评估者被要求对答案进行到的评分其中表示模型明显更好表示模型表示平局。和的分数表示更好的模型。交换模型和不会对分数产生显着影响例如变成变成这似乎是合乎逻辑的并且一个模型的持续优越性将导致其胜利。然而出现了位置偏差现象即模型倾向于更频繁地为模型一分配更高的分数。由于提示模式是随机洗牌的因此这种偏差预计会在中点附近表现出对称性。人类评估会考虑这种偏差以确保公平性。

在团队进行的一项富有洞察力的研究中他们评估 了个模型对个不同问题的答案。以下内容尽管观察到不同的评级差距但基于成对比较的四个模型的排名在人类评估和之间是一致的。这表明该模型可以区分好答案和坏答案但难以处理与人类评估 柬埔寨手机号码数据 不太相符的边界情况。有趣的是该模型对其他模型的答案尤其是那些接受答案训练的模型的评分高于真实的人类答案。分数与响应中唯一标记的。




数量之间存在高度相关性这表明该模型不会评估答案的质量强调需要谨慎解释。这些发现强调了使用进行模型比较时仔细评估的重要性。虽然该模型可以在某种程度上区分答案但其评估可能并不总是与人类的判断完全一致尤其是在微妙的场景中。仅依赖分数时务必谨慎行事并考虑其他因素。通过完善提示并纳入多样化的评估研究人员旨在提高估计的可靠性和准确性。本文是在频道社区的支持下撰写的。