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Guneet Kohli
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苹果研究：大语言模型法官受相关错误影响，降低评估有效性
来自苹果机器学习研究的一篇新论文揭示，由于相关错误的存在，使用多个大语言模型（LLMs）作为评估小组的法官，其效果不如预期。研究发现，由九个大语言模型组成的评估小组，其提供的有效信息量相当于只有两个独立投票，因为模型在相同项目上会犯相似的错误。这显著降低了评估小组的准确性，相比独立投票本应达到的效果，在某些情况下，一个表现强劲的法官甚至优于整个评估小组。
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Apple ML Research：标注需求因评估指标而异
Apple Machine Learning Research 发表了一篇论文，详细介绍了一种名为“Metric-Dependent Annotation Saturation”（依赖于指标的标注饱和度）的方法。该方法提出，从标签分布中捕获有意义信号所需的标注者数量取决于所使用的具体评估指标。例如，在自然语言推理（NLI）模型中，实现熵相关性收敛比实现分布匹配需要更多的标注者。研究还强调，软标签（代表细微的决策边界）比独热标签提供更好…