用引导向量缓解LLM评估器自偏好偏见

Dani Roytburg等作者发布研究，提出用轻量级引导向量在推理阶段缓解LLM评估器的自我偏好偏见，无需重新训练。方法基于Contrastive Activation Addition（CAA）和一种基于优化的方式构建，作者称最多可降低97%的不合理自我偏好。 研究还引入了一个数据集，将自我偏好区分为合理与不合理两类。作者表示，该方法在合理自我偏好和无偏见一致性上的表现不稳定，暗示自我偏好可能跨越多个方向或呈非线性。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。