Self-Evaluation Is Already There: Eliciting Latent Judge Calibration in Base LLMs with Minimal Data
自我评估能力已然存在：以最小数据激发基座LLM的潜在评判校准
🧭 LLM自评估能力激发 ★ 深度解读
National University of Singapore · Beijing University of Technology
发现基座LLM已能预测外部多属性评分，提出SEE通过小样本交替RL与屏蔽蒸馏高效激发校准能力
📌 工作参考价值（4 点）
- 小样本激发评估能力：仅需约160条样本的交替训练即可显著提升模型对自身输出质量的预测校准，对于电商内容生成、对话Agent的回复自我判断可直接借鉴，无需大量标注即可获得可信度评分。
- 解耦训练避免质量退化：采用屏蔽蒸馏（只在自评token上训练），保持回答主体参数不动，避免了校准提升时损害生成质量。在推荐文案生成、Agent多轮对话中，可将自评模块作为插件训练而不干扰主任务性能。
- 利用自评进行结果筛选与路由：模型产出自我评估后，可依此分数对候选生成结果进行重排序，或在低置信时自动拒答、转接更强模型，降低线上调用外部评判器的成本。在搜索问答、客服Agent中，该机制可直接提升系统可靠性和效率。
- 非线性校准奖励设计：训练中采用指数γ>1放大预测与真实评分的大偏差，强制模型学习极端分数分布，避免预测趋向均值，这对推荐系统的评分预测训练或强化学习中的奖励校准具有通用启发。