本研究探讨了在社会科学中使用开放生成的大型语言模型(LLMs)进行注释任务的用途,并强调了专有模型所面临的限制再现性和隐私问题。研究评估了不同的提示策略和模型的性能,结果表明需要仔细验证和定制提示工程。研究强调了开放模型在数据隐私和再现性方面的优势。
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