arXiv · cs.AI· Sangdo Han·· 18 天前AI 评分42
一致却不“对齐”：无标签的评分标准澄清提升了 LLM Judge 之间的共识，但未提升与人类的一致性
Agreement Without Alignment: Label-Free Rubric Clarification Increases LLM-Judge Consensus but Not Agreement with Humans
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Sangdo Han
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.13303v1
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AI 导读
一项 arXiv 研究提出一种无标签方法：将 LLM Judge 的评分标准分解为子标准，按评委间分歧排序并由编辑模型改写最具争议的条款。实验涉及 3 家厂商的 5 个评委、共 129,770 次请求，覆盖 SummEval、HealthBench 和 USR Topical-Chat；SummEval 上评委间 Krippendorff's α 提升 0.069（95% CI 0.046–0.092），但与专家评分的一致性无显著变化（Kendall τ 差异 -0.007），HealthBench 和 USR 未达预注册效应标准。作者将发布代码、冻结评分标准与评委分数。
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