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FLEX：评估大型语言模型公平性鲁棒性的基准
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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
本研究提出了新基准FLEX，以解决大型语言模型在公平性评估中的不足，特别是在面对偏见提示时的鲁棒性，强调需要更严格的评估标准以确保安全与公平。
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关键要点
- 本研究提出了新基准FLEX，以解决大型语言模型在公平性评估中的不足。
- FLEX特别关注模型在面对可能引发偏见的对抗性提示时的鲁棒性。
- 研究整合了放大潜在偏见的提示，以批判性地评估模型的公平性和安全性。
- 研究结果表明，现有的评估标准可能低估了模型固有的风险。
- 强调需要更严格的评估基准以确保安全与公平。
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