从一到无穷大：大语言模型对受访者样本的模拟｜Political Analysis

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 编者荐语： 本文的创新之处在于从大语言模型的原理入手，证明通过合适的训练（conditioning）即可以大致消除语言模型的偏见来较准确地模拟特定人群的反应。作者将模拟的准确性定义为“算法保真度”，并且设置4条标准来检验GPT-3是否足够准确。本文证明，在美国大选方面GPT-3可以大致准确模拟各个人群的反应。本文展现了大语言模型在政治学及社科研究方面的潜力，例如可以低成本和较准确地对某一特定对象进行模拟实验或调查。值得注意的是， 本文中模型的“算法保真度”局限于在美国大选及美国公共政治观点。在其他国家和地区研究方面，模型生成回复和人类回复可能存在偏差，需要进一步研究。 因公众号推送规则变更 点击标题下方蓝字  关注 + 星标  “Political理论志”  不错过社会科学前沿精彩信息哦 具体操作如右 → 大语言模型 ………………………………