Bangladesh Demographic and Health Survey

LLM预测儿童营养不良存在显著公平性差异

一项新近发表在arXiv上的研究，探讨了零样本大型语言模型（LLMs）预测低收入和中等收入国家儿童发育迟缓的潜力，特别关注了来自孟加拉国的数据。研究人员利用GPT-4o mini分析了2007年至2022年的居民健康调查数据，将各种特征转化为基于提示的表示。研究结果表明，GPT-4o mini的准确性与监督基线相当，在识别发育迟缓病例方面具有更高的敏感性，并且在不同调查时期表现稳定。然而，该研究也突显了与居住地和家庭财富相关的显著公平…