Mistral-Instruct

大型语言模型标注者在社会科学研究中表现出社会期望偏差

一篇新论文调查了用于计算社会科学的大型语言模型标注者中的社会期望偏差。研究人员发现，三个开源模型（Zephyr、Mistral-Instruct 和 Qwen2.5-Instruct）表现出不同类型的偏差，例如在标记有害内容时存在宽容或过度纠正。研究还表明，常用的提示技术不能有效减轻这些偏差，有时甚至会加剧它们，这凸显了计算社会科学研究中需要更可靠的验证方法。