May, 2024

L (u) PIN: 基于 LLM 的政治意识形态实时预测

PDF
TL;DR利用 LLM 的潜在知识，本文提出了一种分析个别国会代表意识形态立场的方法，通过使用经过微调的 BERT 分类器从代表的演讲中提取基于意见的句子，并将每个代表的平均 BERT 嵌入投影到一对参考种子上，这些参考种子是在特定话题上具有相对立观点的已知代表，或者使用 OpenAI 的 GPT-4 模型生成的句子。
quantitative analysispolitical ideological positionsparliamentary voting datapolarizationbert classifier
发现论文，激发创造
  • 利用大型语言模型在零样本学习下估算政治家意识形态

    本篇研究利用 ChatGPT 等大语言模型对美国 116 届参议员进行纵向比较和分析，并筛选出与其政治思想立场相关的因素，在政治科学等领域进一步开拓了利用大语言模型技术进行测量与收集社会科学数据的新途径。

    Mar, 2023

  • 诱导政治偏见使语言模型预测党派对争议的反应

    通过使用大规模语言模型（LLMs）来准确解读和预测政治偏见在社交媒体平台上充斥的政治性讨论，本研究创新性地采用了一个指导调整的 LLM，以反映一系列政治意识形态。我们提出了一个综合的分析框架，包括党派偏见差异评估和党派倾向预测，以评估模型在立场、情绪和道德基础等方面与现实政治意识形态保持一致。研究发现模型在捕捉情绪和道德细微差别方面的有效性，但在立场检测方面存在一些挑战，突显了 NLP 工具在政治敏感环境中精细化和改进的复杂性和潜力。此研究通过展示 LLMs 中细致的政治理解的可行性和重要性，特别适用于需要敏锐意识到政治偏见的应用，为该领域做出了重要贡献。

    Nov, 2023

  • LLM 学生的政治偏好

    大规模语言模型（LLMs）中嵌入的政治偏好的综合分析表明，当使用具有政治内涵的问题 / 陈述进行调查时，大多数对话型 LLMs 往往生成被大多数政治测试工具诊断为左倾观点的响应，这提供了关于政治偏好可能主要发生在 LLMs 的预训练后期、监督微调和 / 或强化学习（RL）训练阶段的有趣假设的初步证据。

    Feb, 2024

  • 超越提示脆弱性：评估 LLMs 中政治世界观的可靠性和一致性

    通过一系列的测试，我们评估了大型语言模型（LLMs）对政治表态的可靠性和一致性，结果表明 LLMs 的态度可靠性随参数数量的增加而增加，较大的模型整体上更偏向左翼政党，但在各项政策方案中存在差异。它们对环境保护、社会福利、法律和秩序表现出（左翼）积极的态度，但对外交政策、移民和经济没有一致的偏好。

    Feb, 2024

  • 大型语言模型的政治立场调查

    利用定量框架和流程系统地调查大型语言模型的政治取向，研究结果显示在八个极化话题中，当用户查询涉及职业、种族或政治取向时，大型语言模型倾向于提供与自由派或左倾观点更为接近的回答，而不是保守派或右倾观点。为了避免这些模型提供政治化的回答，用户在构建查询时应谨慎，并选择中立的提示语言。

    Mar, 2024

  • 评估大型语言模型中的政治偏见

    我们从德国的角度评估了当前最流行的开源模型在欧洲联盟内涉及政治问题的偏见，发现较大的模型更倾向于与左翼政党相符，而较小的模型通常保持中立，这凸显了 LLM 的细微行为和语言对其政治立场的重要性。我们的发现强调了对 LLMs 进行严格评估和处理社会偏见的重要性，以保障应用现代机器学习方法的应用程序的完整性和公平性。

    May, 2024

  • 利用 LLMs 研究欧洲政治光谱

    Instruction-finetuned Large Language Models display political leanings, influencing downstream task performance; auditing Llama Chat in the context of EU politics demonstrates its political knowledge and reasoning abilities, offering potential as data-driven conversational engines for political science research.

    Mar, 2024

  • 量化大型语言模型中的政治偏见：言论内容及言辞方式调查

    我们提出通过分析 LLMs 生成内容中关于政治问题的内容和风格来衡量政治偏见。我们的提议旨在提供 LLMs 生成的政治偏见的细致和可解释的度量方法，以向用户提供透明度。我们的研究关注不同的政治问题，如生殖权和气候变化，并从内容和风格两个方面测量政治偏见，以展示我们的框架的可扩展性和可解释性。

    Mar, 2024

  • 揭示大型语言模型中的细粒度值和观点

    通过分析大量的语言模型响应，我们发现大量语言模型的回应以及它们的正当性存在偏见和不一致性，此外，通过对回应的分析还发现了在不同情境下产生相似正当性的模式。

    Jun, 2024

  • 基于 LLM 的测量：意识形态量化的应用

    运用大型语言模型探索灵活应用社会科学测量任务中含糊多义概念，从而获取立法者和文本的意识形态规模，揭示政治意识形态在文字中微妙而分散的表现。

    Dec, 2023