本文通过对比详细、简化和无评分标准在四个大型语言模型上的自动作文评分表现，发现简化标准在大多数模型中能保持与详细标准相似的准确性并显著降低token使用量，但模型特异性和整体性能不足仍需关注。
Large Language Model, Prompt Engineering, Efficiency, Classification
Lui Yoshida
The University of Tokyo
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Background Problem
大型语言模型（LLMs）在自动作文评分（AES）中的应用近年来受到广泛关注，评分标准（rubric）作为提示词的一部分已成为标准做法。然而，创建详细的评分标准需要大量努力和专业知识，同时会增加提示词的token数量，从而提高计算成本和环境影响。本研究旨在探讨评分标准的详细程度对LLM-based AES评分准确性的影响，回答‘详细标准是否必要？’、‘简化标准是否足够？’以及‘是否需要标准？’等问题，并验证这些趋势在不同模型中的一致性。
Method
本研究采用实验对比方法，核心思想是通过不同详细程度的评分标准（rubric）来评估其对LLM评分准确性的影响。具体步骤如下：
- 数据集：使用TOEFL11数据集，包含12100篇作文，按高、中、低三个等级由专家评分。
- 模型选择：选用四个不同LLM（Claude 3.5 Haiku, GPT-4o-mini, Gemini 1.5 Flash, Llama 3 70B Instruct）进行测试，以验证结果的模型普适性。
- 提示词设计：设计三种评分标准提示词：详细标准（Full Rubric，基于TOEFL11原始标准）、简化标准（Simplified Rubric，作者基于原始标准简化）、无标准（None，仅要求按0-5分评分）。
- 评估指标：使用Quadratic Weighted Kappa (QWK)评估LLM评分与专家评分的一致性，并通过bootstrap方法计算置信区间和显著性差异，同时记录token使用量以评估效率。
- 分析方法：通过混淆矩阵分析LLM评分与专家评分的分布差异，探讨标准详细程度对评分倾向的影响。
Experiment
实验在TOEFL11数据集上进行，旨在评估三种评分标准（详细、简化、无标准）在四个LLM上的评分一致性（QWK）和token使用效率。实验设置合理，选择了多个主流模型以验证结果的普适性，并通过统计方法（如bootstrap和Holm校正）确保结果可靠性。结果显示：
- 评分一致性：Claude、GPT和Llama在简化标准下的QWK与详细标准相近（差异小于0.01），且均显著高于无标准情况；Gemini 1.5 Flash则表现出异常，随着标准详细程度增加，QWK显著下降，可能是由于长提示词导致的推理性能下降。
- token使用效率：详细标准平均token数约为无标准的两倍，而简化标准仅为1.2倍，显示出显著的效率优势。
- 结果分析：大多数模型（3/4）在简化标准下未表现出明显性能下降，表明简化标准可能足以满足需求；但Gemini的异常表现提示模型特异性需单独评估。此外，所有模型QWK值（约0.6）低于专家一致性（0.8-0.9），表明当前LLM在AES中的实用性有限。实验结果部分符合预期，但Gemini的表现和整体QWK偏低揭示了潜在问题。
Further Thoughts
本文的研究结果引发了一些深层次的思考。首先，Gemini 1.5 Flash在详细标准下的性能下降可能与提示词长度对模型推理能力的影响有关，这与近期研究（如Levy等人的工作）关于长上下文导致模型性能下降的结论一致，是否可以通过分段提示或上下文压缩技术缓解这一问题？其次，QWK值偏低（0.6）表明当前LLM在AES中的应用距离专家水平仍有差距，是否可以通过结合领域特定的微调或多模型集成（如将评分任务分解为多个子任务并分配给不同模型）进一步提升性能？此外，本研究仅在TOEFL11数据集上验证结果，是否在其他文化背景或语言水平的作文数据集上（如ASAP或CLC-FCE）也能得到类似结论？最后，简化标准虽然在实验中表现良好，但其在多维度评分（如内容、结构、语言同时评估）中的适用性仍需进一步验证。这些问题可能为后续研究提供新的方向，同时也提示我们在实际应用中需谨慎选择模型和提示词设计策略。