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大型语言模型偏见缓解的知识编辑视角
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种四阶段的框架来评估大型语言模型生成的内容中的刻板印象和偏见，并以教育领域为案例研究构建了Edu-FairBench。实验结果显示五个LLMs存在不同程度的刻板印象和偏见，自动评估方法与人工注释相关性高。
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关键要点
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本研究提出了一种四阶段的框架来评估大型语言模型生成内容中的刻板印象和偏见。
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四阶段框架包括直接问询测试、序列或改编故事测试、隐含联想测试和未知情境测试。
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提出了多维度评估指标和可解释的零样本提示用于自动评估。
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以教育领域为案例研究，构建了 Edu-FairBench，包含12632个开放性问题。
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Edu-FairBench涵盖了九个敏感因素和26个教育场景。
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实验结果显示五个LLMs存在不同程度的刻板印象和偏见。
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自动评估方法的结果与人工注释有很高的相关性。
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