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Dimitrios Tsirmpas
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LLM 渴望促进在线讨论，人类则更为谨慎
一篇新发表在arXiv上的研究探讨了人类和大型语言模型（LLM）在促进在线讨论中的倾向。研究人员创建了PEFK语料库来标准化促进数据集，并使用专家参与者和LLM作为裁判模型进行了调查。研究结果表明，LLM过于渴望促进，而人类则更为谨慎，尽管两者在确定无需促进时都更确定。纠正LLM行为和训练ModernBERT分类器的尝试表明，分类器的性能更可靠，但当前的数据集限制了它们的性能上限。
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新指标量化NLP数据中的两极分化，并将其与标注者人口统计学特征联系起来
研究人员开发了一种新指标和一个开源Python库，以更好地量化和归因主观NLP数据集中的两极分化。现有方法在处理固有的两极分化和抵消效应方面存在困难，但新方法识别出归因于特定标注者群体的两极分化的统计学显著性。将其应用于四个数据集后发现，性别和种族持续解释了两极分化模式，并且随着群体差异的扩大，差异会加剧。