直接决策模型中的序数尺度偏差
原文标题：More Choices, Fewer Decisions: Ordinal-Scale Bias in JEV-like Direct-Decision Models
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论文分析 JEV 1.13 及三个开源 KEV 模型，发现直接决策模型在序数决策任务中严重压缩候选空间，最终决策仅使用 67-76% 的有效金标支持。作者将这一现象命名为序数尺度利用偏差，并证明通过 BA-LoRA 后训练可将利用率从约 47% 提升到 86%。
- 问题
- 直接决策模型在序数评分任务中压缩候选空间，决策未充分利用用户给定的评分尺度。
- 方法
- 分析JEV 1.13与三个开源KEV模型，定义序数尺度利用偏差，并用BA-LoRA后训练修正。
- 结果
- 36个序数数据集上最终决策仅用67-76%有效金标支持；BA-LoRA将利用率从约47%提升到86%。
- 影响
- 做分类或自动评估的工程师需警惕模型输出分数不可信，后训练可修复该偏差。
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