корректировка оценок ии с помощью теории ответа на вопросы

Оценка производительности моделей искусственного интеллекта (ИИ) часто полагается на оценки, предоставленные людьми-оценщиками. Эти оценки могут быть подвержены "эффектам оценщика", когда одни оценщики систематически склонны давать более высокие или низкие баллы, чем другие. Это может искажать оценку реальной производительности ИИ. В статье предлагается подход, основанный на теории ответа на вопросы (IRT), для корректировки оценок людей-оценщиков и уменьшения влияния эффектов оценщика.

Подход IRT позволяет оценить "сложность" каждого элемента оценки (например, вопроса или примера) и "способность" каждого оценщика. Сложность элемента представляет собой уровень сложности, с которым сталкиваются оценщики при оценке этого элемента. Способность оценщика отражает его общую тенденцию давать высокие или низкие баллы.

Используя оценки IRT, можно скорректировать оценки каждого оценщика, чтобы учесть его способность. Это позволяет получить более точную оценку реальной производительности ИИ, не зависящую от индивидуальных предубеждений оценщиков. Авторы демонстрируют применение своего метода к различным задачам оценки ИИ и показывают, что он может значительно улучшить согласованность и надежность оценок.

В исследовании рассматриваются различные модели IRT и их влияние на корректировку оценок. Особое внимание уделяется выбору подходящей модели IRT для конкретной задачи оценки. Авторы также обсуждают важность сбора достаточного количества данных для точной оценки сложности элементов и способности оценщиков. Полученные результаты показывают, что предложенный подход может быть эффективным инструментом для повышения качества оценки ИИ.