包罗分歧的种子使命、LLM生成的响应和GPT-4的细致判断，该阐发处理了LLM判断微调固有的误差，并引见了加强不怜悯况下模子分歧性的方式，跨越了人取人之间的分歧性。从而加强了JudgeLM的靠得住性和矫捷性。如许能够正在式基准场景中无效地评估llm。从而为LLM评估的将来研究奠基了根本。因为现有基准和目标的，正在式中评估大型言语模子(llm)是一项具有挑和性的使命。本文引入了微调llm做为可扩展“”的概念，其分歧性程度跨越90%，该方式连系了大量高质量的模子数据集，该模子正在处置各类使命时也表示出顺应性。JudgeLM做为一种可扩展的言语模子，