LLM重排序存在位置偏置，破坏偏好一致性

_reachsumit · x · 2026-08-05

该论文指出，基于大语言模型（LLM）的列表式重排序器在面对等价候选排列时，会因位置偏置导致排序结果不稳定。虽然推荐系统的候选集本应是无序的，但解码器架构的 LLM 会让输入顺序影响打分和偏好。

研究团队提出了一套全新评估框架，从成对偏好不稳定性、全局偏好不一致性以及列表输出一致性三个层面，刻画了模型对候选顺序的敏感度。实验表明，单纯提升相关性或平摊各位置的曝光偏差，并不能完全恢复稳定的成对偏好和全局连贯的输出结构。