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大 だい 模型 もけい 英語 えいご large language model，LLM ）是 ぜ 一 いち 言 げん 模型 もけい 由 よし 具有 ぐゆう 参 さん 数 すう 通常 つうじょう 数 すう 的 てき 人工 じんこう 神 しん 使用 しよう 自 じ 学 がく 或 ある 半 はん 学 がく 量 りょう 未 み 文 ぶん 本 ほん [ 1] 大 だい 模型 もけい 在 ざい 年 ねん 左右 さゆう 出 で 各 かく 表 ひょう 色 しょく [ 2]
尽 つき 管 かん 没 ぼつ 有 ゆう 正式 せいしき 的 てき 定 てい 但 ただし 通常 つうじょう 指 ゆび 的 てき 是 ぜ 参 さん 数 すう 数量 すうりょう 在 ざい 数 すう 深度 しんど 学 がく 模型 もけい 大 だい 模型 もけい 是 ぜ 通用 つうよう 的 てき 模型 もけい 在 ざい 的 てき 任 にん 表 ひょう 色 しょく 是 ぜ 例 れい 感 かん 分析 ぶんせき 命名 めいめい 或 ある 数学 すうがく 推理 すいり [ 2]
尽 つき 管 かん 大 だい 模型 もけい 句 く 子中 こなか 的 てき 下 か 但 ただし 具有 ぐゆう 足 あし 参 さん 数 すう 的 てき 神 かみ 言 げん 模型 もけい 可 か 言 げん 的 てき 大 だい 部分 ぶぶん 句法 くほう 和 わ 大 だい 模型 もけい 展示 てんじ 了 りょう 相当 そうとう 多 おお 的 てき 世界 せかい 的 てき 常 つね 能 のう 期 き 大量 たいりょう 事 ごと [ 2]
虽然 ChatGPT 为代表 だいひょう 的 てき 大 だい 模型 もけい 在 ざい 生成 せいせい 人文 じんぶん 本 ほん 方面 ほうめん 表 ひょう 了 りょう 卓越 たくえつ 的 てき 能力 のうりょく 但 ただし 容易 ようい 和 わ 放 ひ 大 だい 数 すう 据 すえ 中 ちゅう 存在 そんざい 的 てき 偏差 へんさ 可能 かのう 表 ひょう 同 どう 人口 じんこう 数 すう 据 すえ 的 てき 歪曲 わいきょく 表 ひょう 述 じゅつ 或 ある 不公平 ふこうへい 待遇 たいぐう 例 れい 族 ぞく [ 4] 性 せい [ 5] [ 6] 和 かず 文化 ぶんか 群 ぐん 体 からだ [ 6] 的 てき 不同 ふどう 与 あずか
大 だい 模型 もけい 偏差 へんさ 和 わ 局限 きょくげん 性 せい 是 ぜ 自然 しぜん 正 ただし 在 ざい 的 てき 研究 けんきゅう 大 だい 模型 もけい 在 ざい 生成 せいせい 人文 じんぶん 本 ほん 方面 ほうめん 表 ひょう 了 りょう 卓越 たくえつ 的 てき 能力 のうりょく 但 ただし 他 た 容易 ようい 和 わ 放 ひ 大 だい 数 すう 据 すえ 中 ちゅう 存在 そんざい 的 てき 偏 へん 可能 かのう 表 ひょう 同 どう 人口 じんこう 数 すう 据 すえ 的 てき 不公平 ふこうへい 待遇 たいぐう 例 れい 族 ぞく 性 せい 和 わ 文化 ぶんか 群 ぐん 体 からだ 的 てき 数 すう 据 すえ 模型 もけい 通常 つうじょう 面 めん 的 てき 限 きり 制 せい 研究 けんきゅう 和 わ 偏 へん 限 げん 制 せい 人工 じんこう 智能 ちのう 在 ざい 不同 ふどう 社会 しゃかい 和 わ 的 てき 道德 どうとく 和 わ 至 いたり 重要 じゅうよう
语言偏差 へんさ 是 ぜ 指 ゆび 与 あずか 相 しょう 是 ぜ 信 しん 息 いき 中 ちゅう 的 てき 系 けい 差 さ 会 かい 使 し 法 ほう 准 じゅん 据 すえ 中 ちゅう 的 てき 各 かく 同 どう 主 しゅ 当 とう 前 まえ 的 てき 大型 おおがた 模型 もけい 主要 しゅよう 是 ぜ 根 ね 据 すえ 英 えい 据 すえ 的 てき 因 いん 通常 つうじょう 将 はた 英 えい 点 てん 真 ま 靠 もたれ 的 てき 将 はた 非 ひ 英 えい 点 てん 不 ふ 相 あい 或 ある 当 とう 被 ひ 是 ぜ 自由 じゆう 主 ぬし 之 の 政治 せいじ 意 い 美 び 角度 かくど 中心 ちゅうしん 例 れい 越 えつ 南 みなみ 的 てき 反 はん 国家 こっか 干 ひ 人 じん 和 わ 生活 せいかつ 与 あずか 中国 ちゅうごく 的 てき 限 きり 制 せい 政府 せいふ 等 とう 不 ふ 同 どう 回 かい 有 ゆう 日本 にっぽん 法 ほう 国 こく 和德 わとく 国 こく 的 てき 主流 しゅりゅう 政治 せいじ [ 6]
性 せい 差 さ 是 ぜ 指 ゆび 模型 もけい 的 てき 偏差 へんさ 通 どおり 常 つね 源 みなもと 型 がた 的 てき 数 すう 据 すえ 例 れい 大型 おおがた 模型 もけい 通常 つうじょう 根 ね 据 すえ 的 てき 性 せい 分配 ぶんぱい 角 かく 色 しょく 和 わ 特 とく 征 せい 能会 のうかい 将 はた 或 ある 秘 ひ 主要 しゅよう 与 あずか 女性 じょせい 起 おこり 来 らい 将 はた 工程 こうてい 首席 しゅせき 官 かん 与 あずか 男性 だんせい 起 おこり 来 らい [ 4] [ 7]
政治 せいじ 偏差 へんさ 是 ぜ 指 ゆび 算法 さんぽう 系 けい 政治 せいじ 意 い 可能 かのう 表 ひょう 政治 せいじ 偏 へん 由 よし 据 すえ 包含 ほうがん 的 てき 政治 せいじ 和 わ 覆 くつがえ 因 いん 型 がた 可能 かのう 会 かい 生成 せいせい 特定 とくてい 政治 せいじ 意 い 的 てき 具体 ぐたい 取 と 数 すう 据 すえ 中 ちゅう 的 てき 普遍 ふへん 程度 ていど [ 8]
文化 ぶんか 偏 へん 指 ゆび 大 だい 模型 もけい 特定 とくてい 的 てき 文化 ぶんか 信仰 しんこう 或 ある 持 じ 有 ゆう 偏 へん 由 ゆかり 数 すう 据 すえ 中 ちゅう 文化 ぶんか 信 しん 息 いき 的 てき 不 ふ 均衡 きんこう 性 せい 或 ある 性 せい 影 かげ 例 れい 若 わか 模型 もけい 的 てき 数 すう 据 すえ 中 ちゅう 某 ぼう 文化 ぶんか 的 てき 被 ひ 代表 だいひょう 模型 もけい 偏差 へんさ 形成 けいせい 一定 いってい 的 てき 偏 へん [ 9]
地域 ちいき 偏差 へんさ 是 ぜ 指 ゆび 大 だい 模型 もけい 根 ね 据 すえ 地理 ちり 位置 いち 或 ある 国籍 こくせき 行 ぎょう 或 ある 特 とく 征 せい 偏 へん 的 てき 假 かり 偏差 へんさ 可能 かのう 特定 とくてい 地区 ちく 的 てき 知 ち 成就 じょうじゅ 潜 せん 力 りょく 等 とう 方面 ほうめん 的 てき 低 てい 放 ひ 大 だい [ 10]
年 とし 差 さ 是 ぜ 指 ゆび 大 だい 模型 もけい 在 ざい 或 ある 生成 せいせい 与 あずか 年 とし 根 ね 据 すえ 年 ねん 出 で 刻 こく 板 ばん 印象 いんしょう 化 か 的 てき 假 かり 例 れい 不 ふ 年 ねん 缺乏 けつぼう 感 かん [ 11]
职业偏差 へんさ 是 ぜ 指 ゆび 大 だい 模型 もけい 特定 とくてい 持 じ 有 ゆう 刻 こく 板 ばん 印象 いんしょう 将 はた 某 ぼう 更 さら 有 ゆう 或 ある 重要 じゅうよう 或 ある 特定 とくてい 的 てき 人 ひと 群 ぐん 性格 せいかく 或 ある 能力 のうりょく 上 じょう 的 てき 假 かり [ 12]
^ Goled, Shraddha. Self-Supervised Learning Vs Semi-Supervised Learning: How They Differ . Analytics India Magazine. May 7, 2021 [2023-06-08 ] . （原始 げんし 内容 ないよう 存 そん ^ 2.0 2.1 2.2 Manning, Christopher D. Human Language Understanding & Reasoning . Daedalus. 2022, 151 (2): 127–138 [2023-06-08 ] . S2CID 248377870 doi:10.1162/daed_a_01905 原始 げんし 内容 ないよう 存 そん ^ 4.0 4.1 Kotek, Hadas; Dockum, Rikker; Sun, David. Gender bias and stereotypes in Large Language Models . Proceedings of The ACM Collective Intelligence Conference. CI '23 (New York, NY, USA: Association for Computing Machinery). 2023-11-05. ISBN 979-8-4007-0113-9doi:10.1145/3582269.3615599 ^ Davidson, Thomas; Bhattacharya, Debasmita; Weber, Ingmar. Roberts, Sarah T.; Tetreault, Joel; Prabhakaran, Vinodkumar; Waseem, Zeerak , 编. Racial Bias in Hate Speech and Abusive Language Detection Datasets . Proceedings of the Third Workshop on Abusive Language Online (Florence, Italy: Association for Computational Linguistics). 2019-08. doi:10.18653/v1/W19-3504 ^ 6.0 6.1 6.2 Queenie Luo; Michael J. Puett; Michael D. Smith. A Perspectival Mirror of the Elephant: Investigating Language Bias on Google, ChatGPT, Wikipedia, and YouTube . arXiv. （原始 げんし 内容 ないよう 存 そん ^ Yucong Duan; Fuliang Tang; Zhendong Guo; Yingtian Mei; Yuxing Wang; Kunguang Wu; Zeyu Yang; Shuaishuai Huang; Shiming Gong. Global Large Language Model EQ and IQ Bias Evaluation -Released by DIKWP -AC Research Group . ResearchGate. 2023. doi:10.13140/RG.2.2.12894.61762 通 どおり （英 えい . ^ Zhou, Karen; Tan, Chenhao. Bouamor, Houda; Pino, Juan; Bali, Kalika , 编. Entity-Based Evaluation of Political Bias in Automatic Summarization . Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2023 (Singapore: Association for Computational Linguistics). 2023-12 [2023-12-26 ] . doi:10.18653/v1/2023.findings-emnlp.696 原始 げんし 内容 ないよう 存 そん ^ Yucong Duan; Fuliang Tang; Kunguang Wu; Zhendong Guo; Shuaishuai Huang; Yingtian Mei; Yuxing Wang; Zeyu Yang; Shiming Gong. " Ranking of Large Language Model (LLM) Cultural Bias" --DIKWP Research Group International Standard Evaluationdoi:10.13140/RG.2.2.26652.67200 通 どおり ^ Yucong Duan; Fuliang Tang; Kunguang Wu; Zhendong Guo; Shuaishuai Huang; Yingtian Mei; Yuxing Wang; Zeyu Yang; Shiming Gong. " Ranking of Large Language Model (LLM) Regional Bias" --DIKWP Research Group International Standard Evaluationdoi:10.13140/RG.2.2.10019.63529 通 どおり ^ Yucong Duan; Fuliang Tang; Kunguang Wu; Zhendong Guo; Shuaishuai Huang; Yingtian Mei; Yuxing Wang; Zeyu Yang; Shiming Gong. " The Large Language Model (LLM) Bias Evaluation (Age Bias)" --DIKWP Research Group International Standard Evaluationdoi:10.13140/RG.2.2.26397.12006 通 どおり ^ Yucong Duan; Fuliang Tang; Kunguang Wu; Zhendong Guo; Shuaishuai Huang; Yingtian Mei; Yuxing Wang; Zeyu Yang; Shiming Gong. " The Large Language Model (LLM) Bias Evaluation (Occupational Bias)" --DIKWP Research Group International Standard Evaluationdoi:10.13140/RG.2.2.23041.67689 通 どおり
可 か 微分 びぶん
概 がい 概念 がいねん 应用 硬 かた 件 けん 软件库 实现
人物 じんぶつ 组织 架 か
主 しゅ 分 ぶん
基本 きほん 概念 がいねん 數學 すうがく 模型 もけい 學習 がくしゅう 範式 はんしき 主要 しゅよう 應用 おうよう 相關 そうかん 領域 りょういき
