揭示细微差别：理解生成式人工智能的行为

本次讨论引发了一场关于如何引导生成式人工智能走向更可靠和适应性更强的输出的重要对话。探索大型语言模型 (LLM) 中的偏见，可以实现塑造更全面和无偏见的 AI 体验的进步。 专注于纠正 LLM 行为是构建更值得信赖和有用的 AI 工具的关键。

• •本文提出了关于大型语言模型 (LLM) 中偏差一致性的问题。
• •这个问题延伸到各种偏差，其中政治偏差被引用为一个具体例子。
• •即使使用提示，纠正这些偏差的难度也带来了重大挑战。