3,583 papers
arXiv:2602.13862 70 14 фев. 2026 г. PRO

Независимая оценка в LLM: как избежать циркулярности при создании опросов

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
LLM сама себе ставит оценки — и разброс сжимается в 4 раза. Модель как студент на экзамене, который уверенно оценивает свою работу ближе к середине, чем она есть на самом деле. Метод SSR позволяет получать независимую оценку LLM-генерированных текстов по числовой шкале без циркулярности. Фишка: разделяй генерацию и оценку — одна модель пишет текст, другая переводит его в число через сравнение с натуралистичными якорными фразами для каждого балла шкалы. Натуралистичные якоря (живой язык с эмоциями: 'я злюсь, всё сломалось' вместо 'полностью не согласен') работают на 29 процентных пунктов точнее формальных меток.
Адаптировать под запрос
📋 Дайджест исследования

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к дайджесту этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к концептам этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO
📖 Простыми словами

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к упрощённому объяснению этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Работа с исследованием

Адаптируйте исследование под ваши задачи или создайте готовый промпт на основе техник из исследования.

0 / 2000
~0.5-2 N-токенов ~10-30с
~0.3-1 N-токенов ~5-15с