定义和评估语言模型中的决策和组合风险,应用于自然语言推理
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。通过定义两种风险(决策风险和综合风险)和提出一个实验框架,我们解决了大型语言模型(LLMs)中置信度错误引起的风险不对称问题。实验结果表明该框架可以帮助大型语言模型在推理中自信地回答低风险任务,并避免错误回答高风险任务。
研究发现,大型语言模型(LLMs)表现出类似于人类的决策行为模式,如风险规避和损失规避,并倾向于高估小概率。不同的LLMs在表达这些行为的程度上存在差异。研究还发现,当LLMs嵌入社会人口学特征时,它们的行为也存在显著差异。因此,研究倡导制定标准和指南,确保LLMs在提升复杂决策环境中的效用的同时,遵守伦理规范和减少潜在偏见。