并且新模型发布后，无需再等待一周左右时间让人类用户参与投票，只需花费25美元快速运行测试管线，即可得到结果。
为了确保这一点，团队采用BERTopic中主题建模管道，首先使用OpenAI的嵌入模型（text-embedding-3-small）转换每个提示，使用 UMAP 降低维度，并使用基于层次结构的模型聚类算法 (HDBSCAN) 来识别聚类，最后使用GPT-4-turbo进行汇总。
使用GPT-3.5-Turbo和GPT-4-Turbo对每个提示进行从 0 到 7 的注释，判断满足多少个条件。然后根据提示的平均得分给每个聚类评分。
Arena-Hard目前还有一个弱点：使用GPT-4做裁判更偏好自己的输出。官方也给出了相应提示。
可以看出，最新两个版本的GPT-4分数高过Claude 3 Opus一大截，但在人类投票分数中差距并没有那么明显。
研究团队还发现，AI天生就可以判断出一段文字是不是自己写的，经过微调后自我识别的能力还能增强，并且自我识别能力与自我偏好线性相关。
但令人惊讶的是，它更喜欢几种开放模型如Mixtral和零一万物Yi，甚至对GPT-3.5的评分都有明显提高。
比如GPT-4来打分非常严格，如果回答中有错误会狠狠扣分；而Claude 3即使识别出小错误也会宽大处理。
对于代码问题，Claude 3倾向于提供简单结构、不依赖外部代码库，能帮助人类学习编程的答案；而GPT-4-Turbo更倾向最实用的答案，不管其教育价值如何。
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