Reviewing the Rationality of Multiple Choice Question Answering for the Evaluation of Large Language
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本文涉及LLM系列文章，专门针对《Beyond the Answers: Reviewing the Rationality of Multiple Choice Question Answering for the Evaluation of Large Language Models》的翻译工作。
超越答案：考察大型语言模型评价中选择题的合理性
- 摘要
- 1 引言
- 2 相关工作
- 3 是否能通过MCQA格式任务的准确性能准确反映模型的真实能力？
- 4 虽然正确 但并非唯一正确
- 5 大多数LLM倾向于从正确答案中提取知识
摘要
在NLP领域，大型语言模型（LLM）推动了研究范式的革新，显著提升了自然语言生成任务的性能水平。尽管取得了显著进展，但LLM的全面评估仍是 community 面临的不可避免的挑战。本研究探讨了MCQA作为LLM评估方法的合理性。如果LLM真正理解问题的语义，那么它们的性能在源自相同问题的各种配置中应该表现出一致性。与这一预期相反，我们的实证研究结果表明，LLM反应的一致性存在显著差异，我们将其定义为LLM的再反应VAriability Syndrome（REVAS）。这一发现表明，基于MCQA的评估基准可能无法充分捕捉LLM的真实能力，从而凸显了在评估LLM性能时需要更稳健的评估机制。
1 引言
2 相关工作
3 MCQA格式任务的准确性能否反映真实的模型能力？
4 更正确但不是唯一正确的
5 LLM大多数从正确中学习
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