知识点： 论文主要研究目标 题目： 本论文主要研究以下哪个问题？ A. 如何提高LLM的训练效率✅ B. 如何检测数据集中的标注错误并缓解其影响✅ C. 如何优化crowd-sourcing标注流程✅ D. 如何提升LLM的准确率✅
正确答案： B
原文依据：“In this work, we consider the recent approach of LLM-as-a-judge, leveraging an ensemble of LLMs to flag potentially mislabeled examples.”（出自：摘要，第1页）
知识点： 传统数据标注方法的局限性 题目： 关于专家标注(expert annotation)的主要局限性，下列说法正确的是： A. 标注质量不够高✅ B. 无法保证一致性✅ C. 成本高且难以扩展✅ D. 缺乏领域知识✅
正确答案： C
原文依据：“However, this approach is slow and expensive compared to crowd-sourcing (Snow et al., 2008; Chau et al., 2020), limiting its scalability for the large datasets needed to train modern LLMs.”（出自：第3页）
知识点： LLM作为标注工具的优势 题目： 将LLM用于数据标注过程的主要优势是什么？ A. 完全不会出错✅ B. 速度快、成本低、性能可接受✅ C. 比专家标注更准确✅ D. 完全可以替代人工标注✅
正确答案： B
原文依据：“As shown in recent studies (Gilardi et al., 2023; Li et al., 2023; Calderon & Reichart, 2024; Kholodna et al., 2024), LLMs can be integrated into the annotation process, as they are fast, relatively cheap, and obtain decent performance.”（出自：第3页）
知识点： 标注错误的来源 题目： 即使是专家标注的数据集也会出现标注错误，这主要是由于以下哪些因素？ A. 任务主观性和标注者疲劳✅ B. 标注指南不充分✅ C. 注意力不集中✅ D. 以上都是✅
正确答案： D
原文依据：“Even when annotated by experts, datasets can naturally contain labeling errors, arising from factors such as task subjectivity, annotator fatigue, inattention, insufficient guidelines, and more”（出自：第1页）
知识点： 标注错误的影响 题目： 数据集中的标注错误会带来什么影响？ A. 仅影响模型训练效果✅ B. 仅影响模型评估准确性✅ C. 同时影响模型训练和评估✅ D. 不会造成实质性影响✅
正确答案： C
原文依据：“In training data, label errors harm model quality and hinder generalization, while in test sets, they lead to flawed comparisons, false conclusions, and prevent progress.”（出自：第1页）
知识点： LLM集成检测方法 题目： 论文提出的LLM检测标注错误的方法主要包含哪些步骤？ A. 仅使用单个LLM重新标注✅ B. 使用LLM集成重新标注并标记高置信度的分歧样本✅ C. 完全依赖人工重新标注✅ D. 随机抽样检查标注错误✅
正确答案： B
原文依据：“We re-label the dataset via LLM, and obtain a predicted probability for each class… After annotating via LLMs, examples for which there is a strong disagreement between the LLM annotation and the original label (i.e., high LLM probability for another label), are flagged as potentially mislabeled.”（出自：第3页）
知识点： Crowd-Sourcing的优缺点 题目： 关于众包(Crowd-Sourcing)标注方法，以下说法错误的是： A. 能够快速收集大规模标注数据✅ B. 质量控制是一个挑战✅ C. 在所有任务上都优于专家标注✅ D. 随着数据集复杂度增加，标注不一致性会增加✅
正确答案： C
原文依据：“Crowd-sourcing has been widely used to annotate large-scale NLP datasets because it enables the rapid collection of labeled data at scale. However, the reliability of crowd-sourced annotations has been questioned, as quality control remains a challenge”（出自：第3页）
知识点： TRUE benchmark的特点 题目： TRUE benchmark的主要特点是什么？ A. 仅包含单一任务的数据集✅ B. 将不同任务统一转化为二分类的事实一致性标注✅ C. 只适用于摘要生成任务✅ D. 仅包含专家标注的数据✅
正确答案： B
原文依据：“This benchmark is unique in its approach of bringing multiple datasets and tasks into a unified schema of binary factual consistency labels.”（出自：第3-4页）
知识点： LLM检测标注错误的精确度 题目： 根据研究结果，LLM在检测标注错误时的表现如何？ A. 检测出6%-21%的标注错误✅ B. 在所有情况下都能100%准确检测✅ C. 完全无法检测标注错误✅ D. 只能检测出不到1%的错误✅
正确答案： A
原文依据：“Our findings show that LLMs detect between 6% and 21% of label errors, and higher LLM confidence is strongly associated with improved precision in error detection.”（出自：第2页）
知识点： 模型性能提升 题目： 修正标注错误后对模型性能的影响是： A. 没有显著影响✅ B. 性能显著下降✅ C. 训练集上提升达4%，测试集上提升达15%✅ D. 仅在特定任务上有提升✅
正确答案： C
原文依据：“We propose a simple, fully automated method for addressing label errors, improving the performance of fine-tuned models by up to 4%. In evaluation, we found that mislabeled data can significantly distort reported performance; LLMs may perform up to 15% better.”（出自：第2页）
知识点： LLM作为标注工具的应用场景 题目： LLM在数据标注过程中最适合的应用方式是： A. 完全取代人工标注✅ B. 作为检测和筛选潜在错误的工具✅ C. 仅用于简单任务标注✅ D. 替代专家标注✅
正确答案： B
原文依据：“Rather than re-annotating entire datasets (e.g., through experts or crowd-workers), we consider the recent approach of LLM-as-a-judge, and propose a simple yet effective method by leveraging an ensemble of LLMs to flag a set of potentially mislabeled examples.”（出自：第1-2页）
知识点： 研究方法的创新性 题目： 该研究的主要创新点是什么？ A. 首次使用LLM进行数据标注✅ B. 首次提出使用集成方法提高标注质量✅ C. 系统研究了标注错误对模型性能的影响并提出解决方案✅ D. 发明了新的标注方法✅
正确答案： C
原文依据：“Through a case study of four datasets from the TRUE benchmark, covering different tasks and domains, we empirically analyze the labeling quality of existing datasets… Our findings reveal a substantial number of label errors, which, when corrected, induce a significant upward shift in reported model performance.”（出自：摘要，第1页）
知识点： 数据集质量控制 题目： 对于提高数据集质量，论文建议采取什么策略？ A. 只使用专家标注✅ B. 只使用众包标注✅ C. 结合LLM检测和人工验证✅ D. 完全依赖LLM标注✅
正确答案： C
原文依据：“We propose a hybrid approach that leverages both automated LLM-based detection and targeted human verification to efficiently improve dataset quality.”（出自：第4页）
知识点： 研究局限性 题目： 关于LLM检测标注错误的局限性，以下说法正确的是： A. LLM总能找出所有标注错误✅ B. LLM可能会漏掉一些标注错误✅ C. LLM检测完全不可靠✅ D. LLM只适用于简单任务✅
正确答案： B
原文依据：“While our method effectively identifies a significant portion of label errors, it may miss some errors and occasionally flag correct labels as errors.”（出自：第5页）
知识点： 未来研究方向 题目： 根据论文讨论，未来研究可能的改进方向是： A. 完全放弃人工标注✅ B. 改进LLM检测错误的准确率✅ C. 仅使用专家标注✅ D. 停止使用众包标注✅
正确答案： B
原文依据：“Future work could focus on improving the precision of error detection and developing more sophisticated methods for addressing identified errors.”（出自：第6页）
学习目标
通过精心设计的选择题和原文对照，帮助学习者掌握该论文关于LLM评估、标注错误检测及其影响的核心知识点。
使用说明
请仔细阅读每个问题，对照原文理解解析，注意关联概念之间的联系。
题目与解析