研究提出用大模型评审组测量数据稀疏地区政治立场
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研究提出用大模型评审组测量数据稀疏地区政治立场
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AI 综述
Tarek Gara 等人在 arXiv 发布论文，提出把大语言模型当作评审小组中一个可能出错的评分者，用于测量缺乏宣言和竞争性选举的数据稀疏地区的政治立场，并以中东和北非为示例。论文称，在来自两国八家实验室的九个模型上，区间度量的 Krippendorff's alpha 为 0.86、序数度量 0.87，且评审从五个扩展到九个时保持稳定。 论文表示，配套的评分标准、提示词和数据已全部公开。上述一致性数值是论文报告的结果，并非独立验证。
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最新进展10月31日 12:00
把大语言模型当作评审小组中的一员：用语言模型评审组测量数据稀疏地区的政治立场报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月31日
- arXiv cs.AI把大语言模型当作评审小组中的一员：用语言模型评审组测量数据稀疏地区的政治立场
该论文提出将大语言模型视为评审小组中一个可能出错的评分者，用于测量缺乏宣言和竞争性选举的数据稀疏地区的政治立场，并以中东和北非为示例。在来自两国八家实验室的九个模型上，区间度量的 Krippendorff's alpha 为 0.86、序数度量 0.87，且从五个评审扩展到九个时保持稳定。
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