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用残差流激活预测 LLM 评判位置翻转
论文研究 LLM 评判者因候选回答呈现顺序不同而改变判决的「位置翻转」现象。作者检验初始判决前的残差流激活能否预测翻转,在 JudgeBench 上对三个 Qwen3 评判者与 Llama-3.1-8B 训练线性探针,AUROC 达 0.621–0.850,优于结合置信度、logits 与回答长度…
arXiv cs.LG26 天前
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论文研究 LLM 评判者因候选回答呈现顺序不同而改变判决的「位置翻转」现象。作者检验初始判决前的残差流激活能否预测翻转,在 JudgeBench 上对三个 Qwen3 评判者与 Llama-3.1-8B 训练线性探针,AUROC 达 0.621–0.850,优于结合置信度、logits 与回答长度…
论文通过将一份金标文档在九个干扰项中移动,比较 Transformer、状态空间模型与混合 Mamba 架构的位置偏差。Transformer 表现出状态空间模型缺乏的「开头优势」,但两类模型都偏好靠近结尾的证据。作者强调有效上下文利用取决于架构族、能力、任务与提示词,不能单独归因于序列混合器。
Viridian 发布技术说明,尝试复现成对 LLM 评判中的响应顺序敏感性。在 GPT-5.6 Sol 评判配置下,20 组对比中仅 1 组出现第二位置偏好,5% 的切换率置信区间过宽,无法证实存在系统性位置偏差,也无法证明模型完全位置稳健。