論文の概要: Hidden Measurement Error in LLM Pipelines Distorts Annotation, Evaluation, and Benchmarking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.11581v3
• Date: Wed, 22 Apr 2026 00:58:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-23 15:36:10.151413
• Title: Hidden Measurement Error in LLM Pipelines Distorts Annotation, Evaluation, and Benchmarking
• Title（参考訳）: LLMパイプラインのアノテーション, 評価, ベンチマークにおける隠れ測定誤差
• Abstract要約: 本論文は,不確実性を情報源に分解し,より多くのデータで縮小する分散を識別し,総誤差を低減するためにデザインスタディ・プロジェクションを用いる。 イデオロギーアノテーション、安全性分類、MMLUベンチマーク、および人間公認プロパガンダ監査へのアプローチの適用により、ドメインとスコアリング方法によって異なる支配的な分散源が明らかになる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.20305676256390937
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: LLM evaluations drive which models get deployed, which safety standards get adopted, and which research conclusions get published. Yet standard confidence intervals ignore variability from prompt phrasing, model temperature, and judge model choice. The omitted variance produces under-coverage that worsens with more data and can shift results enough to reverse conclusions. The same unmeasured variance opens benchmarks to exploitation. Model developers can optimize against measurement noise instead of genuine performance, as \citet{singh2025leaderboard} document. This paper decomposes LLM pipeline uncertainty into its sources, distinguishes variance that shrinks with more data from sensitivity to researcher design choices, and uses design-study projections to reduce total error. We show a small-sample pilot is sufficient to derive confidence intervals that approach nominal coverage and to identify which design changes yield the largest precision gains. Applying the approach to ideology annotation, safety classification, MMLU benchmarking, and a human-validated propaganda audit reveals different dominant variance sources by domain and scoring method. What's more, we show optimized budget allocation halves estimation error at equivalent cost (MMLU), and on our propaganda audit, the recommended pipeline outperforms 73\% of single-configuration alternatives against a human baseline.
• Abstract（参考訳）: LLMの評価は、どのモデルがデプロイされ、どの安全基準が採用され、どの研究結論が公表されるかを促進する。 しかし、標準信頼区間は、急激な言い回し、モデル温度、および判断モデル選択から可変性を無視する。 省略された分散は、より多くのデータで悪化するアンダーカバーを生成し、結論を逆転するのに十分な結果をシフトできる。 同じ測定されていない分散は、ベンチマークをエクスプロイトに開放する。 モデル開発者は、本物のパフォーマンスではなく、測定ノイズに対して最適化することができる。 本稿では,LLMパイプラインの不確かさを音源に分解し,感度から研究者の設計選択まで,より多くのデータで縮小する分散を識別し,総誤差を低減するためにデザインスタディ・プロジェクションを用いる。 小型のパイロットは、名目的カバレッジにアプローチする信頼区間を導出し、どの設計変更が最大の精度向上をもたらすかを特定するのに十分であることを示す。 イデオロギーアノテーション、安全性分類、MMLUベンチマーク、および人間公認プロパガンダ監査へのアプローチの適用により、ドメインとスコアリング方法によって異なる支配的な分散源が明らかになる。 さらに、最適化された予算割当誤差を等価コスト(MMLU)で評価することを示し、プロパガンダ監査では、推奨パイプラインは、人間のベースラインに対する単一構成の代替品の73%を上回ります。

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