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大型语言模型存在偏差——但仍可以帮助分析复杂数据
在一项试点研究中，研究人员发现证据表明，大型语言模型 (LLM) 能够以与人类类似的方式分析有争议的话题，例如澳大利亚 Robodebt 丑闻——有时也会表现出类似的偏见。研究发现，可以通过周到的指示提示 LLM 代理 (GPT-4 和 Llama 2) 将其编码结果与人类任务对齐：“要持怀疑态度！”或“要节俭！”。同时，LLM 还可以帮助人类研究人员识别疏忽和潜在的分析盲点。
来源:Scimex在一项试点研究中，研究人员发现，大型语言模型 (LLM) 能够以与人类类似的方式分析有争议的话题，例如澳大利亚 Robodebt 丑闻，有时也会表现出类似的偏见。研究发现，LLM 代理 (GPT-4 和 Llama 2) 可以通过周到的指示将其编码结果与人类任务对齐：“保持怀疑！”或“保持节俭！”。同时，LLM 还可以帮助人类研究人员识别疏忽和潜在的分析盲点。
研究期刊/会议：Microsoft Journal for Applied Research (MSJAR)
期刊/会议：研究链接 (DOI)：10.48550/arXiv.2405.06919
研究链接 (DOI)： 10.48550/arXiv.2405.06919组织：ARC 自动决策和社会卓越中心
组织：媒体发布
来自：ARC 自动决策和社会卓越中心
研究发现大型语言模型存在偏差 - 但仍可帮助分析复杂数据
研究发现大型语言模型存在偏见——但仍可以帮助分析复杂数据在一项试点研究中，研究人员发现证据表明，大型语言模型 (LLM) 能够以与人类类似的方式分析有争议的话题，例如澳大利亚 Robodebt 丑闻——有时也会表现出类似的偏见。
研究发现，可以通过周到的指示提示 LLM 代理 (GPT-4 和 Llama 2) 将其编码结果与人类任务对齐：“保持怀疑！”或“要节俭！”。同时，LLM 还可以帮助人类研究人员识别疏忽和潜在的分析盲点。
研究LLM 是有前途的分析工具。它们可以增强人类的哲学、认知和推理能力，并通过分析大量数据来支持“理解”——理解复杂的环境或主题——而早期的文本处理系统并不具备这种能力，对上下文和细微差别非常敏感。
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