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...
We explore various tuning and prompting techniques for LLMas-a-judge systems, including manually-labeled data, synthetic feedback, supervised fine-tuning, preference learning, swapping operation, rule augmentation, multi-agent collaboration, demonstration, multi-turn interaction and comparison acceleration. ...
但现有即时注入和越狱攻击对 LLM 作为法官的有效性欠佳,原因是现有攻击依赖基于启发式的手动制作注入序列,且现有攻击假设攻击者知道 LLM 的所有数据输入,而 LLM 作为法官时攻击者不知道除目标响应外的候选响应集,这为 LLM 作为裁判的即时注入带来独特挑战。 该文本介绍了一种名为 JudgeDeceiver 的攻击方法,它是首个...
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...
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...
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 ...
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 Feb 10, 2025 Python Improve this page Add a description, image,...
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...
🔍 论文分析了将LLM作为评判者进行精调时的关键偏差,包括位置偏差、知识偏差和格式偏差,并提出了一系列技术来增强评判者的性能,如交换增强、参考支持和参考舍弃。🏆 结论:JudgeLM 在PandaLM基准测试和作者提出的新基准测试上都取得了最先进的评判者性能。JudgeLM 高效且易于使用,JudgeLM-7B 只需要 3 分钟,仅...