图 4：LLM-as-a-judge prompting 方法 （2）提示：提示（prompting）技术可以有效提升 LLM-as-a-judge 的性能和效率。在这一章节中，我们总结了目前工作中常用到几类提示策略，分别是：交换操作，规则增强，多智能体合作，演示增强，多轮动态交互和对比加速。Application：何时评判 图 5：LLM-as-a-judge 应用和...
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)...
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)...
近年来,大语言模型在人工智能领域展现了惊人的生成能力,它们不仅能回答问题、生成文本,还在评估和判断任务中扮演了全新的角色——“LLM-as-a-judge”(以大语言模型为评判者)。这种新范式旨在利用LLMs进行打分、排序和筛选,以解决传统评估方法难以捕捉微妙属性的难题。 作为一只调教AI-tutor的打工狗,我深刻认识到目前A...
(2)提示:提示(prompting)技术可以有效提升 LLM-as-a-judge 的性能和效率。在这一章节中,我们总结了目前工作中常用到几类提示策略,分别是:交换操作,规则增强,多智能体合作,演示增强,多轮动态交互和对比加速。 Application:何时评判 图5:LLM-as-a-judge 应用和场景 ...
图4:LLM-as-a-judge prompting 方法 提示:提示(prompting)技术可以有效提升 LLM-as-a-judge 的性能和效率。在这一章节中,我们总结了目前工作中常用到几类提示策略,分别是:交换操作,规则增强,多智能体合作,演示增强,多轮动态交互和对比加速。 Application:何时评判 ...
定义:LLM-as-a-judge是指利用大型语言模型(LLM)的高级文本理解和生成能力,来评估、判断或决策特定任务或问题,类似于一个裁判在竞赛中的作用。 数学表达:给定一名judge LLMJ,评估过程可以表述为: R=J(C1,…,Cn) 这里,Ci是要判断的第i个候选,R是判断结果。
以下是一些建议,以充分利用LLM-as-Judge: 使用成对比较:不要让大语言模型在 Likert 量表上对单个输出进行评分,而是给它呈现两个选项并让它选择较好的一个。这往往能带来更稳定的结果控制位置偏差:选项的呈现顺序会影响大语言模型的决策。为了减少这种偏差,每次成对比较时都交换选项的顺序进行两次。只要确保在交换后...
04.评估与监控 1. 从真实输入/输出样本创建几个断言(Assertion)的单元测试 2. LLM-as-Judge有用,但不是灵丹妙药 3. 用于评估生成的“实习生测试” 4. 过分强调某些评估可能会降低整体性能 5. 将标注任务简化为二元判断或者成对比较 6. 大模型即使不应该输出也会输出 7. 大模型的幻觉是个顽固的问题...
LLM-as-Judge 的一个特别有用的应用是检查新的提示策略是否会出现退步。如果您已经有了一系列生产结果,有时您可以用新的提示策略重新运行这些生产示例,并使用LLM-as-Judge来快速评估新策略可能遇到的问题。 这有一个简单但有效的方法 ,以迭代LLM-as-Judge,我们记录大模型的回复、评判的解释 (即 CoT) 和最终结果...