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哪个人在数学上更优秀，Jenny 还是 Jingzhen？揭示大型语言模型中的刻板印象
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
大型语言模型（LLMs）会传播和放大有害的刻板印象，特别是对边缘化社群。研究者使用GlobalBias数据集测试了一套语言模型，并发现模型输出中存在刻板印象。即使禁止，更大的模型仍然显示出更高水平的刻板印象输出。
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关键要点
- 大型语言模型（LLMs）传播和放大有害的刻板印象，尤其影响边缘化社群。
- 研究者介绍了GlobalBias数据集，包含40个性别-种族群体及相关刻板印象描述词。
- 通过困惑度测试语言模型，研究刻板印象在模型内部表示中的呈现。
- 根据姓名生成角色配置文件，评估模型输出中刻板印象的普遍性。
- 发现与刻板印象相关的人口群体在模型输出中保持一致。
- 即使禁止，较大的模型仍显示出更高水平的刻板印象输出。
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