One Bias Score, Two Factors: How Mitigations Affect Option Bias in Multiple-Choice Evaluation
中文摘要
由模型生成 · 人工抽检该论文提出用池化选择率标准差(pooled SD)统一衡量多选题的选项偏差,并将其分解为翻转率与位置偏斜两个无标签因子。在41个检查点和12个基准上,先验校正主要降低位置偏斜,顺序聚合主要降低翻转率,但聚合可能让模型稳定选错。建议同时报告两个因子以区分缓解手段的效果。
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已译中文arXiv:2610.20993v1 公告类型:新
摘要:重新排列多项选择选项可能会改变模型的答案,这一效应被分别作为选择偏差(对特定选项字母的偏好)和顺序敏感性(答案随选项排序变化而变化)加以研究。我们通过合并选择率标准差(pooled SD)将这两种视角联系起来,该指标衡量选项字母在不同问题和不同排序下被选择的不均匀程度。当每道题的每个选项在每个位置上出现的次数相同时,pooled SD 恰好是两个无标签因子的乘积:翻转率和位置偏斜。翻转率是所选选项随排序变化而改变的问题所占的比例;位置偏斜是这些问题中选项字母选择率的标准差。在 41 个检查点和 12 个基准测试上,翻转率与准确率和输出不确定性相关,而位置偏斜与估计的选项符号先验相关。针对选择偏差的先验校正主要降低位置偏斜。将每种排序与其反转排序聚合,是一种针对顺序敏感性的缓解措施,主要降低翻转率。两者在降低正确答案字母间准确率范围方面的幅度相近,但聚合留下的模型排名反转更少。在聚合之前应用先验校正会同时降低两个因子,并进一步收窄这一准确率范围。然而,聚合部分是通过让问题落在同一个错误选项上来降低翻转率的。因此,我们建议同时报告这两个因子以区分不同缓解措施的效果,并同时报告准确率以区分稳定性与正确性。
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