arXiv · cs.CL· Jewon Yeom·· 4 天前AI 评分32
多语言 P(True) 自我评估中问题、回答与验证器语言的解耦研究
Disentangling Question, Response, and Verifier Languages in Multilingual P(True) Self-Evaluation
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Jewon Yeom
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.32144v1
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AI 导读
一项研究在六语言因子设计中用 10 个开源模型（3B-14B）检验多语言 P(True) 自我评估，基准为 LSQA、MMMLU 和 TriviaQA。三种语言各自影响评估的不同方面：对齐回答与问题或验证器语言可提升区分度但不改善校准，仅验证器语言就可使校准误差变化达 0.04；未经验证的评分器会把 MMMLU 英-印地语准确率差距从 0.198 缩到 0.038。因此多语言置信度结果只在三种语言均报告且评分器经过验证时才具可比性。
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