Key points are not available for this paper at this time.
निर्देश-फाइन-ट्यून की गई बड़े भाषा मॉडल स्पष्ट राजनीतिक झुकाव विरासत में पाते हैं जो नीचे की दिशा में कार्य प्रदर्शन को प्रभावित करते हैं। हम इस शोध रेखा का विस्तार अमेरिका के दो-पार्टी सिस्टम से परे करते हैं और EU राजनीति के विभिन्न सेटिंग्स में लामा चैट का ऑडिट करते हैं ताकि मॉडल के राजनीतिक ज्ञान और संदर्भ में तर्क करने की क्षमता का विश्लेषण किया जा सके। हम लामा चैट को यूरोपीय संसद में बहस के दौरान व्यक्तियों के यूरो-पार्टियों के भाषणों पर अनुकूलित, अर्थात्, और अधिक फाइन-ट्यून करते हैं ताकि EUandI प्रश्नावली के आधार पर इसके राजनीतिक झुकाव का पुनर्मूल्यांकन किया जा सके। लामा चैट राष्ट्रीय पार्टियों के पदों के बारे में पर्याप्त ज्ञान प्रदर्शित करता है और संदर्भ में तर्क करने में सक्षम है। अनुकूलित, पार्टी-विशिष्ट मॉडल काफी हद तक संबंधित पदों की ओर फिर से संरेखित होते हैं जिसे हम राजनीतिक विज्ञान में अनुसंधान सहायता के लिए डेटा-आधारित वार्तालाप इंजन के रूप में चैट-आधारित LLMs के उपयोग के लिए एक प्रारंभिक बिंदु मानते हैं।
Chalkidis et al. (Wed,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: