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这是一个在 LLM 评测里已经被系统性验证过的问题，通常称为position bias / order bias（位置偏差、顺序偏差）。

背景

在 pairwise 或 listwise 的 LLM-as-a-judge 评测中，常见 prompt 形式是：

给定问题 Q 回答 A：…… 回答 B：…… 请判断哪个更好

大量实证发现：

• 排在前面的回答更容易被判为更好
• 即使两个回答质量接近，甚至后者更优，模型仍倾向选择前者

这不是偶然噪声，而是稳定、可复现的系统性偏差。

二、为什么 GPT 会产生位置偏差（机制层面）

1. 自回归模型的条件生成机制

GPT 是自回归语言模型，其判断过程是：

而不是对 A、B 做真正“对称”的比较。

当 A 在前、B 在后时：

• A 更早进入上下文
• A 的内容会成为 B 的“条件上下文”
• 模型在阅读 B 时，已经形成了隐含先验

这在概率建模上是非交换的（non-commutative）。

2. 训练分布诱导的“先验偏好”

在 GPT 的指令微调与 RLHF 训练中：

• 模型大量见过“示例 → 评价 / 解释”的模式
• 排在前的答案往往被默认当作“参考解 / 主答案”
• 后续文本更像是补充或修正

论文中明确指出：模型并未被训练为 position-invariant 的比较器。

3. 注意力与 token 预算的非对称性

即使在 Transformer 架构中：

• 长上下文后部更容易被压缩
• 后出现的回答往往：

• 被总结性理解
• 被与前文对齐、对比，而不是独立评估

这在长回答、多轮评测中尤为明显。

三、相关论文

Zheng et al., “Judging LLM-as-a-Judge”

• Zheng et al.,Judging LLM-as-a-Judge with MT-Bench and Chatbot Arena, NeurIPS 2023

地址：https://arxiv.org/abs/2306.05685

论文表2给出了一张图：

这张表是在做一件非常具体的事：检验当 LLM 作为 judge 时，它的判断是否会因为回答顺序不同而发生变化。做法是对同一对回答进行两次评测，只交换回答的先后顺序，然后统计结果。

表里的Consistency表示：在交换顺序之后，模型是否还能给出同样的胜负判断。这个值越低，说明模型越容易因为顺序变化而“改判”。例如 Claude-v1 在 default prompt 下的一致性只有 23.8%，这意味着大约四分之三的样本中，只要把两个回答对调位置，它的判断就会发生变化。GPT-4 的一致性最高，也只有 65% 左右，说明即便是 GPT-4，也有相当一部分比较结果并不稳定。

Biased toward first这一列揭示了不一致的方向性：当模型前后判断不一致时，它更倾向于哪一边。可以看到，Claude-v1 在 default 情况下有 75% 的样本偏向“排在第一个的回答”，这说明它存在非常强的首位偏置；GPT-3.5 的这一比例是 50%，接近于“谁在前就选谁”；GPT-4 虽然明显好很多，但仍然有 30% 的样本表现出对第一个回答的系统性偏好。与之相比，“Biased toward second”的比例普遍很低，说明这种偏差并不是随机噪声，而是有明确方向的。

表中同时给出了 default 和 rename 两种 prompt。rename 的作用是把 “Assistant A / Assistant B” 换成中性名字，目的是排除字母标签本身是否诱发偏差。从结果看，rename 确实能缓解一部分偏置，提高一致性，但并不能消除问题：即便在 rename 设置下，Claude-v1 和 GPT-3.5 仍然表现出明显的不稳定性，而 GPT-4 也依然不是顺序不变的比较器。

综合这张表，论文实际上是在用实证数据说明一件事：LLM 并不会把“比较 A 和 B”当作一个对称操作来做。回答出现的顺序本身就进入了判断过程，并且会系统性地影响结果。如果只用单一顺序做评测，胜率会被“谁在前”这个因素显著污染。因此，后续评测协议才需要通过交换顺序、随机顺序或多次对局来抵消这种位置偏差，而不是因为评测者“不信任模型”，而是因为模型的比较行为在统计上已经被证明是顺序敏感的。

相关消除bias的建议如下：LMSYS Chatbot Arena 采用：

• 随机化回答顺序
• 多次对局
• 隐藏模型身份

目的之一就是消除顺序与先验偏好带来的偏差。 那为什么“交换位置”可以缓解偏差（而不是消除）呢？假设模型对位置存在系统性偏置：

交换顺序得到：

通过：

• 双向评测
• 再做平均 / 投票

可以在期望意义上抵消位置偏差项：

这是一种统计意义上的去偏（debiasing），而非让模型真正理解“公平比较”。

工程实践中的标准做法通常：

• pairwise + swap
• 或 n 次随机打乱顺序
• 或结合 self-consistency 投票
• 或与人类评测校准（calibration）

例如：

• MT-Bench
• Chatbot Arena
• AlpacaEval 2.0
  [评测大语言模型能力的基准或平台，而且它们有一个共同点：都大量使用了“LLM 作为评判者（LLM-as-a-judge）”这一范式]

都明确考虑了位置偏差问题。

总结

GPT 在评测时存在稳定、可复现的位置偏差，其根源来自自回归建模、训练先验和注意力非对称性；通过交换回答顺序并聚合判断，可以在统计意义上抵消该偏差，因此这是 LLM-as-a-judge 的标准做法，而非工程技巧。

​最后

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