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定义并测量LLM评测中的三类噪声

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报道摘要

研究定义并测量 LLM 评测中的三类噪声：给定问题上生成不同答案的预测噪声、采样问题的数据噪声，以及按总方差定律合并的总噪声，并提出对全部 LLM 配对做配对比较的 all-pairs comparison 方法，基于数百万条问题级预测进行测量。结果显示，多数评测在所有模型对上呈现高度可预测的总噪声水平，且配对预测噪声通常大于配对数据噪声，意味着通过平均降低预测噪声可显著提升统计功效。

摘自 arXiv：cs.AI

最新进展10月15日 12:00

如何测量 LLM 评测中的所有噪声

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月15日

12:00
arXiv：cs.AI
如何测量 LLM 评测中的所有噪声
研究定义并测量 LLM 评测中的三类噪声：给定问题上生成不同答案的预测噪声、采样问题的数据噪声，以及按总方差定律合并的总噪声，并提出对全部 LLM 配对做配对比较的 all-pairs comparison 方法，基于数百万条问题级预测进行测量。结果显示，多数评测在所有模型对上呈现高度可预测的总噪声水平，且配对预测噪声通常大于配对数据噪声，意味着通过平均降低预测噪声可显著提升统计功效。

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