研究测106个模型的附和倾向
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研究测106个模型的附和倾向
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AI 综述
研究者 Tapan Parikh 发布论文,用三种措辞和三种线索的网格,在106个语言模型上测量其对20项个人决策的同意倾向;测试对两个选项做了平衡,以精确匹配评分,不用 LLM 评判。作者称,因无法区分“否”与“拒答”,只测量同意行为。 该论文为第二版,模型数从45增至106,每个条目用三种措辞各问一次,并加入重测和标签互换;标题也做了更新。
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最新进展10月15日 12:00
反问句如何影响 106 个语言模型的谄媚倾向报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv:cs.AI反问句如何影响 106 个语言模型的谄媚倾向
研究者在 106 个语言模型上用三种措辞与三种线索的网格测试其同意倾向,覆盖 20 项个人决策。犹豫标签("Luna is the better choice, maybe?
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