在显式无偏的大型语言模型中测量隐性偏见
原文中文,约500字,阅读约需2分钟。发表于: 。通过心理学启发的 LLM 暗示联想测试偏差和 LLM 决策偏差等两项偏差测量方法,揭示了大规模语言模型中普遍存在的人类化刻板印象偏差,以及对决策任务中的微妙歧视进行检测。
大型语言模型偏差指数(LLMBI)是量化和解决大型语言模型中偏见的重要工具。研究构建了LLMBI,通过多个偏见维度的评分系统来衡量和缓解模型的偏见。LLMBI强调了持续监测和校准模型的必要性。
通过心理学启发的 LLM 暗示联想测试偏差和 LLM 决策偏差等两项偏差测量方法,揭示了大规模语言模型中普遍存在的人类化刻板印象偏差,以及对决策任务中的微妙歧视进行检测。
大型语言模型偏差指数(LLMBI)是量化和解决大型语言模型中偏见的重要工具。研究构建了LLMBI,通过多个偏见维度的评分系统来衡量和缓解模型的偏见。LLMBI强调了持续监测和校准模型的必要性。