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Diagnosing Failures in Large Language Models‘ Answers: Integrating Error Attribution into Evaluat...

发布时间:2026/9/29 8:00:47来源:尧图网络
Diagnosing Failures in Large Language Models‘ Answers: Integrating Error Attribution into Evaluat...
文章主要内容总结本文聚焦大型语言模型(LLMs)在实际应用中的错误诊断问题,针对现有评估模型缺乏错误归因能力的局限,开展了三方面核心工作:构建错误归因框架(Misattribution Framework):包含6个一级类别(响应质量、指令遵循、知识能力、推理能力、安全性、其他错误)和15个二级类别,系统梳理了LLMs常见错误类型。创建归因数据集(AttriData):基于上述框架,人工标注了21,702条样本,涵盖分数、错误归因和反馈信息,涵盖NLP基础、数学、推理等多类任务,兼顾基础与进阶能力评估。提出错误归因模型(MisAttributionLLM):以Qwen2.5-7B为基础,在AttriData上微调得到首个开源的通用评估模型,可同时生成分数、错误归因和反馈。实验表明,该模型与人类评估的皮尔逊相关系数达0.935(优于GPT-4的0.817),错误分类的微F1值达0.829,反馈质量在人工对比中优于GPT-4(60.41%胜率)和GPT-3.5(85.20%胜率)。文章创新点首次提出包含6个一级类别和15个二级类别的综合错误归因框架,为LLMs错误分析提供结构化标准。构建了首个包含错误归因信息的高质量评估数据集AttriData,支持模型同时学习评分、归因和反馈生成。开发了首个开源的通用错误归因模型MisAttributionLLM,实现了对LLMs的细粒度评估,性能超越主流开源和闭源模型。
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