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大型语言模型（LLMS）研究的加速度为评估生成的文本开辟了新的可能性。尽管LLM是可扩展和经济的评估者，但这些评估者的可靠性仍然不足。在法官将LLM的提示限制为单一用途以获得最终评估决定时，在元评估中进行了元评估。 然后，他们计算LLMS的输出和Human标签之间的一致性。 这缺乏理解LLM的评估能力的解释性。 鉴于这一挑战，我们提出了DNA-eval，它将评估过程分解为基于教学实践的分解和聚集阶段。 我们的实验表明，它不仅为LLMS评估的评估提供了一个更容易解释的窗口，而且还可以在各种元评估台上的不同LLM中改善高达39.6％的窗口。在元评估中进行了元评估。然后，他们计算LLMS的输出和Human标签之间的一致性。这缺乏理解LLM的评估能力的解释性。鉴于这一挑战，我们提出了DNA-eval，它将评估过程分解为基于教学实践的分解和聚集阶段。我们的实验表明，它不仅为LLMS评估的评估提供了一个更容易解释的窗口，而且还可以在各种元评估台上的不同LLM中改善高达39.6％的窗口。
DNA-eval：通过分解和聚合增强大语模型评估
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