自我與他人標籤引發 LLM Judge 雙向偏誤

Self- and Other-Labels Induce Bidirectional Bias in LLM Judges

arXiv cs.CL · 2026-08-20

摘要

研究指出，在 LLM-as-a-judge 系統中，當模型被賦予自我或他人標籤時，會產生雙向偏誤。透過控制風格與質量等干擾變數，發現「自我偏好」在盲測下大多消失，但在特定評估維度甚至會反轉，這顯示現有評估方法可能無法準確分離真實的自我偏好與風格混淆。

●開發者：在設計 LLM 評估框架時需納入標籤偏誤的校正機制

●投資人：LLM 評估與基準測試領域的技術可靠性值得深入追蹤

●一般用戶：未來 AI 服務品質評估標準可能更趨嚴謹

重要性評分

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