# Промпты помогают LLM-судьям снизить предвзятость

> Исследователи показали, что простые промпты помогают языковым моделям-судьям уменьшить предвзятость без дополнительного обучения.

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

Команда под руководством Y. Yin опубликовала 20 октября 2026 года исследование, согласно которому большие языковые модели-судьи могут самостоятельно снижать собственную предвзятость. Авторы проверили два приёма: промпт, предупреждающий модель о возможной предвзятости перед оценкой, и дополнительный промпт с просьбой проверить свой ответ на предвзятость. На трёх передовых моделях такой подход улучшил результаты в 20 из 21 сочетания модели и вида предвзятости, в некоторых случаях — на 15 пунктов. Ранее предложенный метод с внешним критиком показал худшие результаты на новых тестах на предвзятость.

## Факты

- Исследование опубликовано 20 октября 2026 года ("Tue Oct 20 2026 06:00:00 GMT+0200")
- Самостоятельное снижение предвзятости улучшило результаты в 20 из 21 сочетания модели и вида предвзятости — до 15 процентных пунктов

## Почему это важно

Снижение предвзятости с помощью промптов может сделать автоматизированную оценку ИИ надёжнее для разработчиков и исследователей.

## Источники и ссылки

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

Обновлено: 2026-10-20