Jul, 2023
大型语言模型的关键评述：敏感性、偏见和专用人工智能之路
A Critical Review of Large Language Models: Sensitivity, Bias, and the
Path Toward Specialized AI
TL;DR该研究比较了一个专门编译的语言模型和通用模型（如OpenAI的GPT-3.5）在检测文本数据中可持续发展目标（SDGs）方面的效果。通过对大型语言模型（LLMs）进行关键性回顾，探讨了与偏见和敏感性相关的挑战。强调了需要专门的训练来进行准确、无偏的分析。使用公司描述数据集的案例研究揭示了GPT-3.5和专门的SDG检测模型之间的差异。虽然GPT-3.5具有更广泛的覆盖范围，但可能针对公司活动的相关性有限地识别出SDGs。相反，专门的模型更专注于高度相关的SDGs。强调了深思熟虑的模型选择的重要性，考虑任务需求、成本、复杂性和透明度。尽管LLMs非常灵活，但建议在需要精确性和准确性的任务中使用专门的模型。研究最后鼓励进一步研究在LLMs的能力与领域特定专业知识和可解释性之间找到平衡。