Dédébaiser les juges LLM : Comprendre et corriger les biais d'évaluation de l'IA

L'évaluation précise des sorties des grands modèles de langage (LLM) est cruciale, mais utiliser des LLM comme juges peut introduire des biais et des imperfections. Les juges LLM peuvent être systématiquement erronés, surévaluant la fluidité au détriment de la correction factuelle, manquant de raisonnement subtil et favorisant les réponses similaires à leurs propres sorties. Ces biais peuvent fausser les résultats d'évaluation de manière prévisible, rendant essentiel de les corriger. Pour quantifier le problème, un petit ensemble d'exemples étiquetés or peut être utilisé pour auditer le juge et mesurer son biais. Une formule de correction peut être appliquée pour débaiser le taux de victoire observé, dérivée de la théorie de la mesure utilisée en psychologie, médecine et apprentissage automatique. Cette formule suppose que les erreurs du juge sont indépendantes de l'identité du modèle, mais dans la pratique, cette hypothèse est souvent violée. La formule de correction peut encore être biaisée si le juge préfère certains types de modèles, soulignant la nécessité de valider l'équité du juge parmi les types de modèles. Les approches alternatives pour aborder le biais des juges LLM incluent l'étiquetage humain or, l'ensemblage de juges, la cohérence interne, l'arbitrage, la formation d'un évaluateur métier et l'apprentissage confiant. Il est essentiel de considérer les évaluateurs comme des modèles avec des limitations, des biais et des paramètres qui doivent être compris, audités et corrigés pour garantir l'intégrité et la transparence de l'évaluation des modèles. En reconnaissant et en abordant ces biais, nous pouvons améliorer la fiabilité de nos métriques et évaluations.