研究者警告：选项设置偏差让 LLM 评测成绩掩盖真实缺陷
antoine_chaffin · x · 2026-10-29
研究者 antoinechaffin 指出，评估一个模型时应关注它是否真正解决任务，而不是依赖与评测设置的匹配。如果模型只是学会了匹配你的设定（选项如何排列、是否命中你的目标命中率），它在真实使用中就会出问题。
关键论点：
- 这类缺陷在 held-out 基准上往往显现不出来，因为这些基准共享同样的偏差
- 他举了一个具体例子：让 LLM 为数值题生成干扰项（distractors）时，常见偏差是把正确答案作为极端值放在选项边缘而非中间，这种偏差会大量迁移到一些基准上
- 结论：模型缺陷未必反映在榜单上，但一定会在用户实际使用时暴露
这是对当前 LLM 评测方法论的一个具体且可操作性的批评。
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