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实体 Carlo Romano Marcello Alessandro Santagiustina

Carlo Romano Marcello Alessandro Santagiustina

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  1. TOOL · CL_261429 ·

    研究发现：尽管可复现性高，大型语言模型测量仍缺乏构造效度

    一篇新发表在arXiv上的研究论文探讨了大型语言模型（LLM）测量中的可复现性与构造效度之间的区别。该研究使用了欧盟委员会人工智能法案咨询的数据，发现尽管对文本提交内容的LLM标注具有高度可复现性，但它们与调查报告的相同构造测量结果并不一致。这种差异因利益相关者群体而异，商业协会在其书面提交材料中比调查回应更能体现对AI风险的担忧。该研究强调了在LLM测量中，除了单纯的可复现性之外，考虑构造效度和沟通情境进行验证的重要性。