其中对于传统的检索应用，LLM-as-a-judge 通过判断文档和用户请求的相关性来选择最符合用户喜好的一组文档。另外，LLM-as-a-judge 还被应用于检索增强生成（RAG）的过程中，通过 LLM 自己来选择对后续生成最有帮助的辅助文档。
cot:Chain-of-thought 广泛用在提高 LLM 推理能力上。 在判断哪个更好的任务上,分两步完成,但是一次请求,第一步judge先生成response,相当于有个标准答案;第二步:将两个待比较的response和已生成的response进行比较,最终确定哪个更好,但是judge在生成response的时候,容易受已有的response影响。所以又有一种做法:发两...
EvalPlanner 是一种专门为 Thinking-LLM-as-a-Judge 模型设计的偏好优化算法。EvalPlanner 的独特之处在于它采用了三阶段评估流程:(1) 生成无约束的评估计划,(2) 执行计划,以及 (3) 最终判断。与之前的方法不同,EvalPlanner 不会将推理轨迹限制为预定义的规则或标准。相反,它会生成灵活的评估计划,以适应各种领...
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-
AWS还在Bedrock Model Evaluation中增加了新的LLM-as-a-judge功能——这是Bedrock中的一个工具，可以帮助企业选择适合其用例的LLM。根据该公司介绍，目前处于预览阶段的新功能将允许开发者以比人类进行这些评估更低成本进行测试和评估具有人类般质量的其它模型。AWS表示，LLM-as-a-judge让企业更容易进入生产阶段，因为它...
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”的判定。首先使用pip安装即可：推荐在一个独立的conda环境中进行，避免依赖冲突。AlpacaEval使用YAML文件对模型的加载方式进行配置。进入你conda环境下的安装目录中的alpaca_eval/models_configs/文件夹，...
Github:https://github.com/IDEA-FinAI/LLM-as-Evaluator 策略: improving consistency mitigating biases adapting to diverse assessment scenarios 有些段落写作质量差,有些很好 1. intro 本文Task: 探究LLM-as-a-Judge的可靠性策略 提高一致性,improving consistency ...
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...
当评判者评估行为人的反应时,元评判者评估评判者的判断(包括它分配的奖励),使用类似于llm -as- judge的机制,我们称之为LLM-as-a-Meta-Judge。元判断器使我们能够构建包含判断偏好对的训练数据,以及来自标准判断器的参与者响应之间的标准偏好。因此,我们的元奖励方法旨在明确地提高模型的表演和判断技能-这些综合...
💡 研究动机:为了克服现有评估方法的局限性,研究人员提出了利用LLM进行自动评估的方法,即LLM-as-a-judge。这些方法声称比传统指标更能模拟人类评估,且不需要高质量的参考答案。然而,它们在SE任务中的实际效果尚未得到充分验证。 🚀 方法简介:本研究选择七种基于通用LLM的LLM-as-a-judge方法,以及两种专门为评估任...