（4）推理：在推理过程中，LLM 在很多场景下会被赋予使用工具，API 或者搜索引擎的权限。在这些任务中，LLM-as-a-judge 可以依据当前的上下文和状态选择最合理可行的外部工具。另外，LLM-as-a-judge 还被广泛引用于推理路径的选择，通过过程奖励指导模型进行状态步骤转移。基准：评判 LLM-as-a-judge 如表 2 所示...
LLM-as-a-judge 的定义 图2:LLM-as-a-judge 定义 在这篇工作中,我们提出根据输入和输出格式的区别对 LLM-as-a-judge 进行了定义。首先,根据输入候选样本个数的不同,在输入的层面 LLM-as-a-judge 可以分为逐点和成对 / 列表输入;另外,根据模型输出格式的不同,在输出的层面 LLM-as-a-judge 的目的可以...
while actions enable it to interact with external sources. Further, Auto-GPT was introduced by (Yang et al., 2023) to deliver more accurate information with LLM-as-a-judge for tool-
因此,LLM-as-a-judge 被广泛引入到模型评估的场景中,进行开放式生成,推理过程以及各种新兴 NLP 任务的评测。 (2)对齐:对齐技术通常需要大量人工标注的成对偏好数据来训练奖励或者策略模型,通过引入 LLM-as-a-judge 技术,采用更大的模型或者策略模型本身作为评估者,这一标注过程的时间和人力成本被大大优化。 (3)...
Amazon Bedrock模型评测的LLM-as-a-Judge功能已正式推出。借助Amazon Bedrock模型评测,用户可以针对使用案例评测、比较和选择适当的模型。用户可以从Amazon Bedrock上提供的几个LLM中选择一个作为 判断标准,以确…
LLM-as-a-Judge，顾名思义就是让大型语言模型作为“评审者”来打分其他模型的输出。这种范式背后的基本逻辑是：这一思路近年来在NLP评估中快速流行，尤其是在以下几个场景中表现出极强的实用性：AlpacaEval就是LLM-as-a-Judge范式的代表实现之一，使用GPT-4Turbo对模型输出进行成对比较，并输出“哪一个更好”的...
简介:《From Generation to Judgment: Opportunities and Challenges of LLM-as-a-judge》探讨了大型语言模型(LLM)在评估和判断任务中的应用。传统方法存在不足,而LLM凭借强大的语言理解和生成能力,展现了广阔的应用前景。论文从输入输出角度定义LLM-as-a-judge,提出三维度分类体系,并汇编评估基准,指出关键挑战如偏见...
LLM-as-a-Judge模型致力于生成思维链(CoT)序列,其目的是完整地捕捉在最终评估响应时所依赖的逐步推理过程。然而,当前面临的一大难题是缺乏人工注释的CoT,这给此类模型的训练带来了极大的阻碍。此外,如果只是简单地使用预定义的评估提示,会降低评估的准确性。考虑到LLM-as-a-Judge模型所应用的任务广泛,既任意又复杂...
评估LLM-as-a-Kudge系统本身可靠性 2. Background and Method Good sentences: LLM-as-a-Judge 是 auto-regressive generative model In scenarios with sparse reward signals, such as a binary success status (success/fail), the self-reflection model uses the current trajectory and persistent memory to...
本文探讨了 LLM-as-a-judge 的惊喜微妙之处。我们首先根据输入格式(逐点、成对和列表)和输出格式(包括评分、排名和选择)对现有的基于 LLM-as-a-judge 进行定义。 评估和评价长期以来一直是人工智能 (AI) 和自然语言处理 (NLP) 中的关键挑战。然而,传统方法,无论是基于匹配还是基于词嵌入,往往无法判断精妙的属...