English(EN) Pairing Expert Critique with LLM-Driven Refinement: An Iterative Approach for Curating Quality AI Evaluation Datasets

新工作流程结合专家评审和大型语言模型构建人工智能评估数据集

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-05 05:00

研究人员开发了一种名为 SME-C（主题专家评审）的新工作流程，可高效创建领域特定大型语言模型的高质量评估数据集。该方法结合了人类专家的轻量级评审与大型语言模型驱动的分析和精炼，与基线方法相比，显著提高了响应质量。该系统在金融商业简报领域得到了验证，表明评审驱动的精炼能带来更多领域相关的改进，而投票驱动的精炼则更擅长移除不相关内容。这种迭代过程可以更快、更经济高效地创建强大的评估资源。 AI

影响这种迭代式数据集策划方法可以加速领域特定大型语言模型的开发和基准测试。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Honson Ling, Kidus Admassu, Stephanie Rosenthal · 2026-11-05 05:00

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