标签
本文呈现了一项严格对照的审计，比较了用于高效LLM推理的周期步进层跳过方法，如ConfLayers和SWIFT，并分析了训练的路由替代方案，发现SWIFT在准确性和真实推理速度上更优。
本文采用配对简历方法，对14个大语言模型在招聘中的歧视行为进行了审计，发现较旧的模型表现出亲白人的偏见，而较新的模型则显示无偏见或亲黑人的偏见，表明不同代际的算法招聘偏见发生了逆转。
本文对 OpenAI、Anthropic 和 Google 的基于 LLM 的内容策展推荐偏差进行了大规模审计，使用了来自 Twitter/X、Bluesky 和 Reddit 数据的 540,000 次模拟选择。研究发现 LLM 系统性地放大极化现象，在毒性处理方面表现出不同的权衡，并显示出显著的政治倾向偏差，倾向于左倾作者，尽管数据集中右倾作者占多数。