Predictive Human Preference: From Model Ranking to Model Routing

摘要

探討預測人類偏好的概念，旨在預測特定查詢下使用者偏好的模型。作者使用一個玩具預測器，基於 LMSYS Chatbot Arena 的資料，成功預測了模型對不同提示的勝出機率。實驗顯示，即使不考慮提示詞，預測準確率也達 75%；加入提示詞後提升至 76.2%。這表明模型在不同提示下的表現存在差異，可應用於模型路由以降低成本，或用於解釋模型強弱。

This article explores predictive human preference, aiming to predict which model users prefer for specific queries. Using a toy predictor based on LMSYS Chatbot Arena data, the author successfully predicted model win rates. Experiments show that including prompts improves accuracy from 74.1% to 76.2…

重點

• 預測人類偏好可預測特定查詢下使用者偏好的模型。
• 實驗顯示加入提示詞後，預測準確率從 74.1% 提升至 76.2%。
• 模型在不同提示下的表現存在差異，可應用於路由或解釋。

提到的工具與公司

• DistilBERT
• JAX

適合誰看

AI 開發者、模型評估研究者或對模型路由感興趣的技術人員。

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