通过上下文学习评估子群体代表建模的泛化能力
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。该研究评估了基于大型语言模型(LLM)的子群代表模型(SRM)利用 2016 年和 2020 年美国全国选举研究的实证数据进行从经验数据中概括的能力,研究泛化能力在不同的响应变量和人口统计学子群之间的差异,并指出在语境学习下的表现不同对各人口统计学子群的效果也不同,有时改善了某个人口统计学子群的表现却损害了其他人口统计学子群的表现,SRM 在语境学习下的不均衡效果对于实施 SRM...
该研究评估了基于大型语言模型的子群代表模型的能力,发现在语境学习下的表现对不同人口统计学子群的效果不同。这对从业者和决策者提出了挑战,需要获得精细化的基准测试数据来考虑保真度和泛化能力。