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TOOL · CL_41822 · May 20 · 06:09

LLM模拟可能因用户漂移误导研究人员

研究人员发现，使用大型语言模型（LLM）模拟人类行为进行实验研究存在一个关键缺陷。由于LLM是在观察性数据上训练的，干预措施可能会无意中改变模拟用户的基本属性，导致“用户漂移”。这种漂移会扭曲干预措施的估计效应，使实验结果不可靠。该研究提出了使用负面对照结果来诊断这种混淆的方法，并通过调整具有相关混淆因素的LLM角色来缓解它。