PRISM：审计大型语言模型偏差的方法论
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对大型语言模型（LLMs）中的偏差审计提出了PRISM方法论，以解决现有方法无法有效揭示模型立场的问题。通过任务驱动的探询方法，PRISM能够间接诱导模型表态，研究表明大多数LLMs在经济和社会问题上表现出左派和自由主义的倾向。该方法为理解模型的偏好和偏见提供了一种更加可靠的审计工具。
大型语言模型（LLMs）存在偏见，可能带来负面影响。研究强调改进自我反思和偏见识别机制的重要性。实验表明，通过告知LLMs其内容不代表自身观点并质疑偏见，可以提高其识别能力。新方法通过多角色情境和排名评分机制，显著减少输出偏见，为伦理AI系统的发展提供支持。
