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揭示大型语言模型中的细粒度值和观点
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过多个调查评估了基于约束的大型语言模型（LLMs）的价值观和观点评估方法，发现在无约束评估中模型给出的答案有实质性不同。研究总结了LLMs的评估建议和挑战。
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关键要点
- 通过选择性调查评估大型语言模型（LLMs）中的价值观和观点。
- 实际应用中的关注与当前评估方法的人为性质形成对比。
- 挑战现有基于约束的 LLMs 价值观和观点评估范式。
- 以政治罗盘测试（PCT）为案例研究，发现模型在无约束情况下给出的答案有实质性不同。
- 模型的答案会根据强迫方式而改变，且缺乏改写的稳健性。
- 在开放性回答环境中，模型再次给出了不同的答案。
- 总结出在 LLMs 的价值观和观点评估中的建议和开放性挑战。
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