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LLM評測以配對檢定把關變更
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AI 綜述
DEV Community於2026年10月26日刊出的文章，討論如何判斷 LLM 變更在評測中的表現差異是否可靠。作者建議以配對測試及 bootstrap 信賴區間設置變更閘門，避免把評測平均分數的隨機波動誤當成真實改進。文章舉例，若有200個配對樣本，而結果不一致的比例為15%，標準誤約為2.5個百分點；在80%檢定力下，最小可檢測效應約為7個百分點。文章另附約30行、只使用 Python 標準庫的程式碼。若無法擴大樣本集，作者建議按可接受的退步幅度設置閘門，而非要求結果必須提升。
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最新進展10月26日 06:00
文章建議在樣本集無法擴大時，按可接受的退步幅度設置變更閘門。報道時間線
沿着報道，瞭解事件的不同側面。
10月26日
- DEV CommunityLLM 評測套件的不穩定率：如何以配對且具統計檢定力的測試把關變更
作者提出以配對測試和 bootstrap 信賴區間為 LLM 變更設閘門，避免把評測平均分數的隨機波動當成真實改進。若 200 個配對樣本的結果有 15% 不一致，標準誤約為 2.5 個百分點，80% 檢定力下最小可檢測效應約為 7 個百分點。文章附有約 30 行、只用 Python 標準庫的程式碼，並建議樣本集無法擴大時按可接受的退步幅度設閘，而非要求提升。
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