arXiv论文提出用"处境性"取代"偏见"分析大语言模型
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arXiv论文提出用"处境性"取代"偏见"分析大语言模型
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AI 综述
Dave Murray-Rust 等在 arXiv 发表论文《From Bias to Positionality: A critical grammar for Large Language Models》,主张用"处境性"(positionality)取代"偏见"作为理解大语言模型的框架。论文称:偏见是相对某个外部标准的偏差,而通用语言模型缺乏可审计的决策和反事实输出,使这一简写失效。 作者将模型视为"仿佛在说话"的主体,认为其处境性分层沉积于语料、微调、system prompt、应用与实时对话之中,并区分创作者处境、预期行为与实际行为三组因素,用于讨论模型的构建、解读与问责。
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最新进展11月11日 13:00
从偏见到处境性:大语言模型的一种批判性语法报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
11月11日
- arXiv cs.AI从偏见到处境性:大语言模型的一种批判性语法
arXiv 论文提出用“处境性”取代“偏见”来理解大语言模型:偏见是相对某个外部标准的偏差,而通用语言模型缺乏可审计的决策和反事实输出,使这一简写失效。作者将模型视为“仿佛在说话”的主体,认为其处境性分层沉积于语料、微调、system prompt、应用与实时对话之中,并区分创作者处境、预期行为与实际行为三组因素,以讨论模型的构建、解读与问责。
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