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实体 Nine Judges, Two Effective Votes: Correlated Errors Undermine LLM Evaluation Panels

Nine Judges, Two Effective Votes: Correlated Errors Undermine LLM Evaluation Panels

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  1. TOOL · CL_107122 ·

    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。