The Judge Can Debias Itself: Awareness and Self-Debiasing for Reliable LLM-as-a-Judge
AI가 시험 채점이나 심사처럼 판단을 내리는 'AI 판사'가 늘고 있지만, 똑같은 답에도 편향된 평가를 할 수 있다는 문제가 있었습니다. 연구팀은 AI 판사가 추가 훈련 없이도 스스로 편향을 줄일 수 있는 방법을 제시했습니다. '편향을 인지하도록 시키는 프롬프트'와 '자신의 판단을 다시 검토하게 하는 자기 비판' 두 가지 방법으로, 3가지 새로운 편향 테스트에서 최대 15% 성능이 향상되었습니다. 최근에 만들어진 외부 검증 모델은 새로운 편향에 약점을 보였습니다.
AI가 시험 채점이나 심사처럼 판단을 내리는 'AI 판사'가 늘고 있지만, 똑같은 답에도 편향된 평가를 할 수 있다는 문제가 있었습니다. 연구팀은 AI 판사가 추가 훈련 없이도 스스로 편향을 줄일 수 있는 방법을 제시했습니다. '편향을 인지하도록 시키는 프롬프트'와 '자신의 판단을 다시 검토하게 하는 자기 비판' 두 가지 방법으로, 3가지 새로운 편향 테스트에서 최대 15% 성능이 향상되었습니다. 최근에 만들어진 외부 검증 모델은 새로운 편향에 약점을 보였습니다.
언어모델로 자동 평가를 돌린다면 프롬프트만 바꿔 평가 신뢰도를 올려볼 수 있다
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