测 LLM 系统决策模型对不对、细节一变还对不对的基准
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语言Python
项目介绍
更新于 1 天前
DecisionPivot 是一套专门评测 LLM 系统中「决策模型」的诊断型基准。所谓决策模型,是指读入一个案例和带固定选项的问题、一次前向输出各选项概率的小模型,它们在系统里负责路由请求、拦截危险工具调用、校验生成结果、判断何时转人工。这个基准的核心玩法是构造「对比组」:同一案例出现两到四次,只改动一个决定性的细节(比如运费让总价刚好越过或没越过限额),答案就随之翻转。它用 pair accuracy 揭穿只看表面模式的模型——这类模型单题准确率能到一半,成对几乎全错。此外还报告 5% 错误率下能自动接管多少工作、置信度校准误差等指标,覆盖生成前可答性、安全护栏、生成后校验、Agent 循环等七类决策点。适合做 LLM 应用评估、Agent 安全与可靠性、模型选型的算法和评测工程师看;如果你的工作不涉及给 LLM 系统加决策/守门环节,关系不大。
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仓库信息
| License | Apache-2.0 |
| 创建时间 | 2026-10-14 |
| 最后推送 | 15 天前 |
| 热度分 | 6.0 |