Analysis of Gender Bias and Stereotypes in Large Language Models: Based on Online Shopping Data

本研究针对大型语言模型（LLMs）在性别偏见方面的表现进行了调查，特别是其是否可以根据在线购物历史预测个体性别。研究发现，尽管模型可以中等程度上推测性别，其决策仍受到产品类别与性别之间的刻板印象影响，且引导模型避免偏见的指令并未消除这些模式。此研究揭示了语言模型中性别偏见的持久性，强调了需要采取有效的偏见缓解策略。

本研究探讨大型语言模型的性别偏见表现，发现其能够中等程度推测性别，但仍受刻板印象影响，需加强偏见缓解策略。

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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。发表于：。
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