比较大型语言模型文本注释能力：关于社交媒体数据中人权侵犯的研究

本研究解决了大型语言模型（LLMs）在社交媒体数据中识别和注释人权侵犯问题的能力不足。通过比较多种前沿LLMs在零样本和少样本条件下的注释表现，发现这些模型在处理复杂文本数据时的独特错误模式。研究结果揭示了LLMs在多语言背景下的适用性和局限性，强调了在敏感领域应用这些模型的实际意义。

本研究分析了大型语言模型在社交媒体数据中识别人权侵犯的能力，比较了不同模型在零样本和少样本条件下的表现，揭示了其在复杂文本处理中的错误模式及多语言适用性和局限性。

人权侵犯 大型语言模型 少样本 社交媒体 语言模型 零样本
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。
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