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通过互一致性实现准确监督信号匮乏下的超人水平大语言模型评测
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小红书在 ACL 2024 中提出了 PEEM 方法,其能够通过模型间的互一致性实现对于超越人类水平的大语言模型的准确评测。团队首先分析了当前大语言模型迅猛发展的趋势会加速其在多个方面逐渐达到甚至超越人类水平,在此情况下,人类将难以再提供准确的评测信号。为实现该场景下的能力评测,团队提出了以模型间的互一致性为评测信号的设想,并推导出了在评测样本无穷时,如果存在参考模型与待评测模型间预测分布独立,则与该参考模型间的一致性可以作为模型能力的准确度量。在此基础上,团队提出了基于 EM 算法的 PEEM 方法,实验证实其能够有效缓解现实中上述条件的不充足,从而实现对超越人类水平的大语言模型的准确评测。 GitHub 地址:https://github.com/ypw0102/PEEM
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