机器信念：研究语言模型的认识论盲点
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了语言模型在区分事实、信念和知识方面的不足，这对医疗、法律和新闻等领域的可靠决策至关重要。通过新数据集KaBLE对现代语言模型的认识能力进行评估，结果显示它们在处理虚假场景和与个人信念相关任务时表现不佳，并存在对第一人称和第三人称信念处理的显著偏见。这些发现强调了在重要领域广泛使用现有语言模型所面临的重大问题，呼吁在相关领域中的改进。
本研究揭示了语言模型在区分事实、信念和知识方面的不足，特别是在医疗、法律和新闻领域。通过KaBLE数据集评估，发现模型在处理虚假场景和个人信念任务时表现不佳，并对第一人称和第三人称信念存在偏见，强调了改进的必要性。
