微妙偏见需要更微妙的度量:用于评估大型语言模型中代表性偏见和亲和偏见的双重度量

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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。通过复合评分系统,LLMBI系统地衡量和缓解可能影响模型响应的偏见。研究发现,LLMs在文本生成方面展示了令人印象深刻的能力,但存在不同程度的偏见。LLMBI提供了量化度量,用于比较不同模型和不同时期的偏见,并强调了持续监测和校准模型的必要性。

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