arXiv cs.AI·28 天前★ 2

类型化决策模型中标签压倒定义

原文标题:Labels Override Definitions in Jev-Style Typed Decision Models

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AI 智能摘要

论文研究 式类型化决策模型:每个选项带有短标签与书面定义,但模型输出概率更多取决于标签而非定义,作者称之为「选项标签偏置」。删除全部定义准确率几乎不变,而把选项改名为 A、B 可提升 15 个百分点。作者定位问题源于提示渲染方式而非受限决策头,并给出两步测试与四种缓解措施的评估。

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问题
类型化决策模型输出概率究竟取决于选项标签还是书面定义。
方法
在四个开源权重模型上删定义、改标签名做对照,并引入 PolicyBench 合成路由测试。
结果
删掉全部定义准确率几乎不变(0.8559 对 0.8487),选项改名为 A、B 提升 15.11 个百分点。
影响
提示渲染格式(是否写 label)就能决定分类结果,工程师调提示词时需优先检查标签写法。
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原始标题:Labels Override Definitions in Jev-Style Typed Decision Models
AI 中文标题:类型化决策模型中标签压倒定义
来源:arXiv cs.AI · 发布于 28 天前
分类:学术研究 · AI 重要度:★ 2(2)
标签:分类 / 提示工程 / 模型偏差 / 可解释性 / 路由
关键词:option-label bias / typed decision model / prompt rendering / classification
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