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...
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。
The LLMJudge challenge is organized as part of the LLM4Eval workshop at SIGIR 2024. Test collections are essential for evaluating information retrieval (IR) systems. Evaluating and tuning a search system largely depends on relevance labels, which indicate whether a document is useful for a ...
Anmolian / Prompt_Eval_LLM_Judge Star 1 Code Issues Pull requests Prompt Design & LLM Judge prompt-engineering llms few-shot-prompting one-shot-prompting zero-shot-prompting contrastive-cot-prompting cot-prompting llm-judge trec-rag-2024 self-consistency-prompting role-playing-prompting Updated...
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...
GitHub：https://github.com/lm-sys/FastChat/tree/main/fastchat/llm_judge GitHub：https://github.com/OpenCompass/OpenCompass 在使用GPT-4等评审模型进行“模型输出打分”时，一个常见的问题是：输出越长，评分越高。这被称为长度偏差（LengthBias）。这种倾向可能导致评估失真——模型只要“啰嗦”，就能赢。
让英雄查英雄,让好汉查好汉:LLM-as-a-judge综述 引言 最近,LLM出色的表现推动了“LLM-as-a-judge”概念的诞生,即利用LLM 对一组候选样本进行评分、排名和选择。LLM的强大性能与精心设计的评估流程相结合,为各种评估场景提供了细粒度和详细的判断,大大解决了传统评估方法的局限性,为 NLP 评估带来了新的可能。除了...
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。
💡 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...
LLM-as-a-judge不仅能够处理文本数据,还能理解和评估复杂的信息结构,从而在多个领域展现出巨大的潜力。 从技术角度来看,LLM-as-a-judge的核心在于其输入数据的格式和输出结果的类型。输入数据可以分为逐点、成对和列表三种格式。逐点输入是指单个数据点的评估,例如对一段文字的质量进行评分;成对输入则是比较两个...