arXiv 人工智能· Mohammad Zangooei, Peyvand Teymoori, Mohammad Robati Shirzad, Soroosh Shahtalebi·· 5 小时前AI 评分38
CPA 反事实成对增强提升小型单点 LLM 裁判性能
Counterfactual Pairwise Augmentation Improves Small Pointwise LLM Judges
AI 导读
研究提出反事实成对增强（CPA），通过合成相反标签的反事实响应并联合微调，解决小型单点 LLM 裁判难以锁定判定边界的问题。在 6 个二元标准的 Qwen3-8B LoRA 适配器测试中，以单点模式部署的 CPA 使平均 pointwise macro-F1 提升 2.5 点，全面优于模型合并方案，并超越前沿零样本裁判 Gemini 3.6 Flash 达 11.8 点。
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