这篇论文介绍了一个名为Chatbot Arena的平台，这是一个开放的、基于人类偏好来评估大语言模型（LLMs）的工具。想象一下，你有两个聊天机器人，你给它们各自提出问题，然后选择哪个回答得更好。Chatbot Arena就是这样一个平台，它通过让人们在两个AI模型之间进行选择，来评估这些模型的性能。
项目主页：https://chat.lmsys.org
论文地址：https://arxiv.org/abs/2403.04132
主要功能和特点：
- 用户多样性： 平台通过众包的方式收集数据，这意味着来自世界各地、使用不同语言的用户都可以参与评估。
- 实时评估： 与静态的、基于预设问题的评估方法不同，Chatbot Arena使用实时的用户输入，这使得评估更加贴近现实世界的使用场景。
- 统计方法： 平台使用了一系列统计技术来准确、高效地评估和排名模型，包括Bradley-Terry模型和E-values。
工作原理：
- 众包比较： 用户在平台上提出问题，然后从两个匿名的LLMs中选择一个更好的回答。这个过程是随机的，以确保模型的匿名性和评估的公正性。
- 数据收集： 平台收集了大量的用户投票数据，这些数据用于分析模型的表现。
- 排名算法： 使用统计模型来估计模型的排名，这些模型考虑了用户投票的多样性和一致性。
具体应用场景：
- 模型开发者： 模型开发者可以使用Chatbot Arena来测试和比较他们的LLMs，看看在真实用户场景下哪个模型表现得更好。
- 研究社区： 研究人员可以利用这个平台来研究LLMs的性能，特别是在处理开放性问题和任务时的表现。
- 行业基准： Chatbot Arena已经成为LLM领域的一个重要参考，被许多领先的LLM开发者和公司引用。
总的来说，Chatbot Arena提供了一个独特的、开放的平台，让人类用户的真实反馈成为评估LLMs性能的关键因素。这种方法有助于更好地理解这些模型在现实世界中的有效性和局限性。
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