"第一，背景：在《Justice or Prejudice? Quantifying Biases in LLM-as-a-Judge》的项目中，我们意识到大语言模型（LLMs）在判断任务中的潜在偏见可能影响其应用的可信度，因此需要一个有效的框架来量化这些偏见。
第二，挑战：偏见的多样性和复杂性使得手动检测几乎不可能，因此我们需要一种自动化的方法来确保全面和系统的分析。
第三，解决方案：我们设计了CALM框架，通过自动化提示注入（prompt injection）技术，构建了多种情境和问题类型，系统地激发和测量不同LLMs在特定任务中的表现差异。这种方法能实时地识别和评估模型偏见。
第四，成果：实验结果表明，尽管模型如GPT-4和Claude-3.5在整体性能上表现优异，但在特定任务中仍存在显著的偏见。这一发现强调了在LLM应用中提高可靠性的必要性，我们将很快发布初步结果，以推动进一步的研究和讨论。"
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