研究人员开发了一个名为认知数字阴影（CDS）的新合成语料库，包含19万条记录，用于研究大型语言模型（LLMs）如何辩论社会议题。该语料库由19种不同的LLMs生成，每种LLM都被提示采用特定的人类角色或AI助手角色。CDS包含LLM对医疗保健、虚假信息和性别差距等争议性话题的回答，其中角色条件记录编码了17种社会人口统计学和心理学属性，以将提示与语言、立场和推理联系起来。 AI
影响 为审计大型语言模型在话语中的偏见和社会敏感性提供了一个新颖的数据集。
排序理由 在arXiv上发布学术论文，详细介绍了一个用于大型语言模型研究的新合成语料库。
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arXiv:2604.27624v1 Announce Type: cross Abstract: Large Language Models (LLMs) can strongly shape social discourse, yet datasets investigating how LLM outputs vary across controlled social and contextual prompting remain sparse. Cognitive Digital Shadows (CDS) is a 190,000-record…
Large Language Models (LLMs) can strongly shape social discourse, yet datasets investigating how LLM outputs vary across controlled social and contextual prompting remain sparse. Cognitive Digital Shadows (CDS) is a 190,000-record synthetic corpus supporting analyses of LLM-gener…
Large Language Models (LLMs) can strongly shape social discourse, yet datasets investigating how LLM outputs vary across controlled social and contextual prompting remain sparse. Cognitive Digital Shadows (CDS) is a 190,000-record synthetic corpus supporting analyses of LLM-gener…