*6 LLM‑судей, 4 лаборатории, 3 страны — а ошибки коррелируют: ρ̄ ≈ 0,42, эффективно 1,9 из 6. В июле я писал, что консенсус шести LLM‑судей на RAGTruth бьёт любого одиночного судью. Это по‑прежнему верно. Но тогда я не проверил главного: ск...
*6 LLM‑судей, 4 лаборатории, 3 страны — а ошибки коррелируют: ρ̄ ≈ 0,42, эффективно 1,9 из 6.
В июле я писал, что консенсус шести LLM‑судей на RAGTruth бьёт любого одиночного судью. Это по‑прежнему верно. Но тогда я не проверил главного: сколько независимых голосов стоит за этим консенсусом. Оказалось — примерно два.
## 1,9 из 6
Посадите шесть разных инструктивных LLM судить одну задачу и выносить вердикт голосованием — интуиция подсказывает, что шесть моделей из четырёх лабораторий надёжнее одной: разные компании, архитектуры, страны, ошибки же должны быть независимыми.
Я это измерил. На публичном бенчмарке RAGTruth комитет из шести моделей несёт — по design‑effect приближению — примерно столько же независимой информации, сколько 1,9 независимого судьи из шести. Средняя попарная корреляция их ошибок ρ̄ ≈ 0,42.
Это не «1,9 судьи» в буквальном смысле — это эффективный размер: сколько независимых голосов реально стоит за шестью коррелированными. Разнообразие провайдеров не покупает независимость ошибок.
И вот вывод, который держится вообще без спора о точной цифре: ошибки шести судей скоррелированы достаточно, чтобы гарантии независимого голосования выродились. Теорема Кондорсе для коррелированных голосов не отменяется (Ладха, Боланд) — но её границы становятся куда слабее: шесть таких голосов работают как эффективные ~два. «1,9» лишь оценивает масштаб этого вырождения.
Весь метод, данные и пересчёт одной командой — в репозитории: https://github.com/itsjustmarsel/llm‑judge‑independence. Скрипт analyze.py пересчитывает ρ̄ и n_eff прямо из сохранённых вердиктов, без единого обращения к API.