# مطالبات بسيطة تعزز موثوقية أحكام نماذج اللغة

> أظهر باحثون أن مطالبات بسيطة تساعد نماذج اللغة المُحكِّمة على الحد من التحيز من دون تدريب إضافي.

Oossa · 2026-10-20 · https://oossa.com/ar/self-debiasing-prompts-boost-llm-judges-reliability

نشر فريق بقيادة Y. Yin ورقة بحثية في 20 أكتوبر 2026، أظهر فيها أن نماذج اللغة الكبيرة المُحكِّمة تستطيع الحد من تحيزها بنفسها. واختبر الفريق طريقتين: مطالبة تحذّر النموذج من احتمال التحيز قبل إصدار حكمه، ومطالبة لاحقة تطلب منه مراجعة إجابته بحثًا عن التحيز. حسّنت المطالبة التي تعتمد على تصحيح النموذج لتحيزه بنفسه النتائج في 20 من أصل 21 حالة جمعت بين نموذج وتحيز، وبلغ التحسن أحيانًا 15 نقطة. أما طريقة الناقد الخارجي الأقدم فأدّت أداءً أسوأ في اختبارات التحيز الجديدة.

## الحقائق

- نُشرت الورقة في 20 أكتوبر 2026 ("Tue Oct 20 2026 06:00:00 GMT+0200")
- حسّن تصحيح النماذج لتحيزها بنفسها النتائج في 20 من أصل 21 حالة، بزيادة تصل إلى 15 نقطة مئوية

## لماذا يهم

قد يجعل الحد من التحيز عبر المطالبات تقييمات الذكاء الاصطناعي المؤتمتة أكثر موثوقية للمطورين والباحثين.

## المصادر والمراجع

1. [The Judge Can Debias Itself: Awareness and Self-Debiasing for Reliable LLM-as-a-Judge](https://arxiv.org/abs/2610.24320) – arXiv, 2026-10-20

آخر تحديث: 2026-10-20