对比决策模型作为评判者的评测
原文标题：CLM-as-a-Judge: Evaluating an Open Contrastive Decision Model on Public Judge Benchmarks
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论文评测开源对比决策模型CLM-v0.1-8B在公开评判基准上的表现，发现其接近随机水平，在RM-Bench与JudgeBench上与抛硬币无统计差异。同参数量的奖励模型与生成式评判者得分显著更高。校准后置信度可修复，但置信门控级联几乎无法保留项目，说明近随机评判者的校准置信度价值有限。
- 问题
- 开源对比决策模型作为评判者的实际能力未被严格评测。
- 方法
- 在五个偏好基准和一个幻觉基准上，按预注册协议对比CLM-v0.1-8B与同参数量奖励模型、生成式评判者。
- 结果
- CLM得分0.351至0.593，在RM-Bench与JudgeBench上与抛硬币无统计差异；奖励模型达0.764至0.976，生成式评判者0.611至0.778；校准后ECE最高0.062，但置信门控级联仍将92.3%至100%项目升级给强评判者。
- 影响
- 近随机评判者的校准置信度几乎没有保留价值，选型时不应被置信度指标误导。
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