arXiv· Federico Marcuzzi·· 9 天前推荐指数51
arXiv 论文研究非母语语法错误对大语言模型社会偏见的影响
Investigating the Impact of Learner Errors on Social Bias in Large Language Models
AI 导读
论文提出一个受控框架，将非母语写作者常见语法错误注入 prompt，并在覆盖性别、种族、宗教的刻板印象对齐与人口偏好三个偏见评测集上测试。结果显示语法错误会增大模型偏见，且随错误率上升而加剧；四类常见错误中，介词错误带来的刻板印象对齐增幅最大且最稳定，分析认为错误越可能干扰理解时偏见增幅越明显。
来源：arXiv · arxiv.org