面向大型语言模型的系统性反事实公平性评估：CAFFE框架

本文介绍了用于评估大型语言模型（LLM）反事实公平性的 CAFFE 框架。 重点在于系统性评估，这表明了一种评估公平性的结构化方法，而公平性是负责任的 AI 开发的关键方面。 “反事实”的使用意味着该框架探索了模型输出在不同假设情景下的变化，从而可以更深入地理解潜在的偏差。 来源是 ArXiv 表明这是一篇研究论文，可能详细介绍了该框架的方法、实现和实验结果。

• •侧重于反事实公平性评估。
• •介绍了 CAFFE 框架。
• •旨在实现一种系统化的公平性评估方法。
• •与负责任的 AI 开发和 LLM 相关。