論文の概要: Who Judges Matters: Measuring Family-Conditioned Preference in LLM-as-Judge Panels
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.17857v1
- Date: Tue, 15 Sep 2026 21:30:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-20 08:55:53.549445
- Title: Who Judges Matters: Measuring Family-Conditioned Preference in LLM-as-Judge Panels
- Title(参考訳): 誰が判断するか: LLM-as-Judge パネルにおける家族中心の嗜好を測定する
- Abstract要約: 判断者は LLM-as-judge の結果に影響を与えることができるが、その効果を候補品質と混同することなく測定することは困難である。
我々は,9,312の判定を有する全対設計で4つのオープンウェイト(Llama 3.1, Qwen 2.5, Gemma 2, Yi 1.5)を研究した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Who the judge is can affect an LLM-as-judge result, but measuring that effect without confusing it with candidate quality is difficult. We study four open-weight families (Llama 3.1, Qwen 2.5, Gemma 2, and Yi 1.5) in a fully crossed pairwise design with 9,312 judgments. A common per-family statistic is strongly confounded with candidate quality and correlates with Bradley-Terry ability at r = 0.95. We derive a corrected estimator that holds the candidate family fixed and compares judges. All four families then show a positive same-family lift (3.4-8.4 percentage points), with global FPS 0.067 (95% CI [0.053, 0.084], permutation p = 0.0002). The effect remains under panel-based quality controls, an independent human-consensus anchor, and a float16 judging replication. Judge-side likelihood is closely related to the effect: adding likelihood advantage reduces the controlled coefficient by 61%, which we treat as descriptive attenuation rather than causal mediation. Position is a separate failure mode. Across the panel, 55.4% of AB/BA pairs reverse, and reversal above 50% is incompatible with a simple independent content-noise model. Relative to a family-balanced reference, panel composition changes 18.5% of pairwise outcomes. A complete reproducibility archive has been prepared for public release.
- Abstract(参考訳): 判断者は LLM-as-judge の結果に影響を与えることができるが、その効果を候補品質と混同することなく測定することは困難である。
我々は,9,312の判定を有する全対設計で4つのオープンウェイト(Llama 3.1, Qwen 2.5, Gemma 2, Yi 1.5)を研究した。
家族当たりの一般的な統計は、候補の品質と強く結びついており、r = 0.95 のブラッドリー・テリーの能力と相関している。
我々は、候補家族を固定し、審査員と比較する修正された推定器を導出する。
4つのファミリーはいずれも正の同族リフト(3.4-8.4ポイント)を示し、グローバル FPS 0.067 (95% CI [0.053, 0.084], permutation p = 0.0002) である。
この効果は、パネルベースの品質管理、独立したヒューマンコンセンサスアンカー、複製を判断するfloat16の下にある。
判断側の可能性は効果と密接に関連している: 優位性を加えることで制御された係数が61%減少し、因果媒介よりも記述的減衰として扱われる。
ポジションは別の障害モードです。
パネル全体では、AB/BAペアの55.4%が逆転し、50%以上の逆転は単純な独立したコンテンツノイズモデルとは相容れない。
家族バランスの基準とは対照的に、パネル構成は対の結果として18.5%が変化する。
完全な再現性アーカイブがパブリックリリースに向けて準備されている。
関連論文リスト
- Marginal Fidelity Does Not Establish User Simulation in Demographic Synthetic Survey Panels: Response Contracts, Support Collapse and Conditioning Failure [51.736723807086385]
人口密着協定は、個別のシミュレーションの証拠ではなく、エスカレーション契約の証拠であり、シミュレーションされた回答者なしで得られる推定値である。
9つのアライメントされたモデルバッテリペアでは、非個人個体数のクエリの平均は6.27 MAE対12.39であり、9つの比較すべてで勝利する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-09-07T10:22:22Z) - A Judge Should Know What Changed:Construct Validity for LLM-as-a-Judge Evaluation [14.867869624585886]
評価器の構成妥当性を2次元プロファイルとして定式化する。
S と R は独立であり、スカラーの要約がすべての関連する比較を保存することはないことを示す。
これらの結果から, 評価対象構造の変化に対して, 高判定基準は弱い感度で共存できることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-25T11:32:54Z) - Blind to the Pivotal Vote: Aggregate Independence Metrics Miss Where Verification Actually Helps [9.710464466895521]
多数派の置換規則は、クエリの16.2%でシグナルを呼び出しながら、全体的な精度を82.44%から85.62%に向上させる。
HumanEval+/MBPP+では、16.2%のクエリでシグナルを呼び出しながら、多数派の置換規則が全体の精度を82.44%から85.62%に引き上げている。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-07T08:14:46Z) - Passing Coarse Marginal Checks Can Be Cheap: Persona Mixtures and Imprecise Treatment-Response Estimates in an LLM Persona Panel [0.0]
戦略ゲームにおける16個の軽量人格条件付きGPT-4.1構成の固定パネルについて検討した。
変化は急激なインデクシングであったが、そのシェアは不確実性の仮定に依存していた。
結果は、1つの固定されたモデル・プロンプトパネルに関係し、人間の置換性を確立しない。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-02T04:10:11Z) - RoPoLL: Robust Panel of LLM Judges [0.48140562393133074]
我々は,ハマー汚染モデルの下でLLM Juryを定式化し,PoLLが任意の正の汚染下でバイアスを発生させることを示す。
本稿では,PoLLパネルを保存するが,アグリゲーション関数を頑健な平均推定器で置き換えるRoPoLL(LLM-as-JudgeのRobust Panel)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-29T21:34:27Z) - Nine Judges, Two Effective Votes: Correlated Errors Undermine LLM Evaluation Panels [0.0]
LLM-as-a-judgeパネルは複数のモデルからの投票を集計する。
私たちは、その信頼性が独立投票の理想にどの程度劣るかを定量化します。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-28T11:48:17Z) - How Independent are Large Language Models? A Statistical Framework for Auditing Behavioral Entanglement and Reweighting Verifier Ensembles [46.63622714488747]
共有事前学習データ、蒸留、アライメントパイプラインは、隠れた振る舞い依存、潜伏絡みを誘導することができる。
実際には、これは相関した推論パターンと同期された障害として現れます。
ブラックボックス言語モデル間の行動絡みを監査するための統計的枠組みを開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-08T23:32:06Z) - TrustJudge: Inconsistencies of LLM-as-a-Judge and How to Alleviate Them [58.04324690859212]
自動評価器(LLM-as-a-judge)としての大規模言語モデル(LLM)は、現在の評価フレームワークにおいて重大な矛盾を明らかにしている。
スコア比較不整合とペアワイズ・トランジティビティ不整合という2つの基本的不整合を同定する。
我々は2つの重要なイノベーションを通じてこれらの制限に対処する確率的フレームワークであるTrustJudgeを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-25T13:04:29Z) - Support Evaluation for the TREC 2024 RAG Track: Comparing Human versus LLM Judges [53.12387628636912]
RAG評価において重要な要素は、引用された文書の情報が回答をサポートするかどうかである。
TREC 2024 RAG Trackの36項目について,45件の参加者を大規模に比較検討した。
以上の結果から,手動によるオフスクラッチ評価の56%では,ヒトとGPT-4oの予測が完全に一致していることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-21T16:20:43Z) - Treatment Effect Risk: Bounds and Inference [58.442274475425144]
平均的な治療効果は社会福祉の変化を測定するため、たとえ肯定的であっても、人口の約10%に悪影響を及ぼすリスクがある。
本稿では,ICT分布のリスク条件値(CVaR)として定式化されたこの重要なリスク尺度をどう評価するかを検討する。
いくつかの境界は、複素CATE関数を単一の計量に要約したものと解釈することもでき、有界であることとは無関係に興味を持つ。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-15T17:21:26Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。