超越人口统计学：细调大型语言模型以预测个体的主观文本感知

本研究探讨了大型语言模型（LLMs）在主观问题注释中的个体差异，尤其关注人口统计特征对这一差异的影响。研究发现，尽管通过特定的训练模型在人口统计提示上有所改善，但这种提升主要是由于模型学习了注释者特定的行为，而非真正的种族统计模式，质疑了当前LLMs在模拟人口统计变化和行为中的有效性。