FeedEval

新框架评估大语言模型生成的论文反馈的教学质量

研究人员开发了FeedEval，一个旨在评估大语言模型（LLMs）为论文生成的反馈质量的新框架。该系统基于特异性、有用性和有效性等教学原则来评估反馈，并使用专门的大语言模型评估器。在ASAP++基准上的实验表明，FeedEval的评估与人类专家的判断非常接近，并且使用FeedEval过滤后的反馈可以提高论文评分模型的性能，并带来更有效的论文修改。