探测大型语言模型中的未预料偏见
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过探索新的方法来检测大型语言模型中的潜在偏见，本研究聚焦于不确定性量化和可解释人工智能方法，旨在提高模型决策的透明性，以识别和理解不明显的偏见，从而为更加公平和透明的人工智能系统的发展做出贡献。
BiasBuster是一个旨在减轻大型语言模型中认知偏见的框架，通过开发一个包含16,800个提示的数据集，测试了各种减轻偏见的策略，并提出了一种使用大型语言模型来去偏置其自身提示的新方法。自助去偏置方法能够有效减轻认知偏见。
