arXiv 论文：成对评测漏掉奖励模型的提示词间偏差
原文标题：What Pairwise Evaluation Misses: Reward Scores across Prompts
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论文指出成对评测中同一提示词下共享的分数分量会被抵消，因而从未被检验。作者提出以人类评分为参照的审计方法，在 HelpSteer2 上发现六个奖励模型的提示词间方差占比为 0.34-0.64，而人类评分接近零。建议奖励模型评测应分别检查提示词间变异、对错误提示词的敏感度与选择有效性。
- 问题
- 成对评测只比较同一提示词下的两个回答，提示词层面的共享分数偏差从未被检验。
- 方法
- 以人类评分为参照审计奖励模型，拆解提示词间方差占比、同提示词评分回归与提示词替换三项检验。
- 结果
- HelpSteer2 上六个奖励模型的提示词间方差占比 0.34-0.64，人类评分接近零。
- 影响
- 用奖励模型做偏好优化或过滤前，需先检查提示词间偏差，否则排序可能被提示词聚类污染。
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