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大型语言模型的社会偏见评估需求提示变化
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
大型语言模型（LLMs）模拟回答主观问题的结果显示问题引导对偏见和变异有影响，突出了文化、年龄和性别偏见。测量LLMs与调查数据差异的方法包括计算加权平均值和基于Jaccard相似性的新提出的测量。需要分析问题引导的稳健性和变异性，才能在使用LLMs模拟个体决策或集体行为之前进行。
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关键要点
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大型语言模型（LLMs）是否具有自己的世界观和个性倾向？
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对LLM模型回答主观问题的模拟进行了100多万次，结果显示问题引导对偏见和变异的影响是基本的。
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研究突出了主要的文化、年龄和性别偏见。
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测量LLMs与调查数据差异的方法包括计算加权平均值和基于Jaccard相似性的新提出的测量。
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在使用LLMs模拟个体决策或集体行为之前，分析问题引导的稳健性和变异性非常重要。
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