Проблемы LLM-as-a-Judge и их решение

Сегодня разберём статью о проблеме оценки открытых ответов (например, рассказов) моделью так же, как это делают асессоры. Мотивация тут проста: использование LLM дешевле, быстрее и позволяет значительно увеличить корзинку, на которой проводится сравнение. При этом полностью выступать заменой разметчиками модель, конечно, пока не может.

Авторы рассматривают три типа LLM-as-a-Judge:

— Попарное сравнение. Модели предоставляют два ответа и предлагают выбрать из них лучший. Такой вариант дорогой, но даёт хорошую согласованность.
— Оценка одного ответа. Модель ставит оценку по какой-то шкале всего одному ответу.
— Оценка по референсу. Модель получает эталонный ответ и, отталкиваясь от него, оценивает.

Однако у использования LLM есть свои минусы. Первый, существующий и у разметчиков, — position bias, который возникает при попарном сравнении. Большинство моделей, получая два ответа, предпочитают выбирать первый. Что интересно, если попросить LLM не просто сравнить два ответа, а дать оценку каждому, то position bias проявляется чаще.

Чтобы решить эту проблему, авторы заставляют модель дважды сравнивать ответы, каждый раз меняя их местами. При этом победитель оглашается только в конце. Если решение судьи изменилось после смены позиции, то авторы предлагают считать это ничьёй.

Ещё один способ — использование few-shot. Модель получает два ответа с прямым указанием, какой из них лучше. Всего таких «прогонов» три: в одном случае лучше первый ответ, в другом — второй, а в третьем — ничья. Только после этого LLM предлагают уже самостоятельно оценить два решения. Такой способ помог повысить согласованность с 65% до 77,5%. Авторы отмечают, что это дорогой метод, причём нельзя быть уверенным, что в результате его использования не возникли новые проблемы.

Также LLM плохо справляются с оцениваем решения математических задач и задач с рассуждением. Чтобы обойти эту проблему пытались использовать CoT, но он не дал хороших результатов. Зато число ошибок уменьшило руководство по референсу: авторы просили судью решить задачу, затем использовать собственный ответ как эталонный для последующей оценки.

Кроме того, у LLM-as-a-Judge есть ещё две проблемы: verbosity bias (LLM выше оценивает более длинные ответы; такое, к слову, бывает и у разметчиков) и self-enhancement bias (модели-судьи лучше оценивают собственные ответы). Для этих проблем у авторов нет решения.

Разбор подготовила ❣ Анастасия Кириллова

Душный NLP

Strix — это автономные ИИ-агенты, которые действуют как настоящие хакеры: они динамически запускают ваш код, находят уязвимости и проверяют их с помощью реальной эксплуатации.

Они созданы для разработчиков и специалистов по безопасности, которым нужно быстрое и точное тестирование безопасности без необходимости проводить пентест вручную или сталкиваться с ложными срабатываниями инструментов статического анализа.

🐱 GitHub