LLM 评估固有地存在噪声，主要有两个来源：任务歧义和评估者不一致。任务歧义（或称随机不确定性）源于提示或对话有多种有效解释，导致不可能有唯一的正确答案。评估者不一致（或称认知不确定性）发生在评估系统本身对相同输入产生不同分数，即使模型或提示没有改变。为解决这些问题，开发者必须区分噪声来源，丰富对话上下文，使用生产数据作为固定项，并明确标记有歧义的任务。 AI
影响 强调了 LLM 评估中的关键挑战，指导开发者构建更可靠的评估框架。
排序理由 该条目讨论了评估 LLM 的基本挑战，提出了解决评估系统中噪声和不确定性的方案。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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