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social bias
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噪声文本显著高估了LLM作为评判者评估中的偏见
一篇新的研究论文探讨了噪声文本对用于偏见测量的语言大模型的影响。研究发现，表面噪声（如拼写错误和错别字）会不成比例地增加中性判断被归类为有偏见的可能性，最高可达120倍。这种偏见的过高估计在对公平性至关重要的类别中最为明显，并且这种效应因不同的LLM评判者而异。
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研究发现标准指标掩盖了LLM压缩的风险
一篇新的研究论文强调了压缩大型语言模型（LLM）的隐藏风险。虽然压缩降低了部署成本，但困惑度（perplexity）和准确性（accuracy）等标准指标未能捕捉到显著的行为变化。研究发现，压缩不成比例地影响“头部知识”（head knowledge）而非“尾部知识”（tail knowledge），并且模型可能对丢失的信息保持错误的自信。此外，聚合偏差分数（aggregate bias scores）可能掩盖不同人口统计子群体之间刻…