Политическая ориентация 24 крупнейших языковых моделей В статье приведено краткое изложение анализа политических предпочтений, заложенных в большие языковые модели (Large Language Models или LLMs) Исследователи провели 11 тестов с 24 крупнейшими разговорными ботами как с закрытым, так и с открытым исходным кодом Согласно результатам, ответы большинства LLM на вопросы с политическим подтекстом демонстрируют левоцентристскую точку зрения (картинка 1) В четырёх других тестах на политическую ориентацию, отражающих степень согласия с политическими партиями или идеологиями, аналогичные результаты (картинка 2) Интересным исключением оказались результаты прохождения теста Нолана — ответы большинства LLM были политически умеренными (картинка 3) Другие тесты по-прежнему демонстрируют, что языковые модели дают ответы с левым уклоном Также авторы статьи показывают, что LLM можно легко направлять в области политического спектра при помощи контролируемой тонкой настройки (supervised fine-tuning или SFT) При помощи файн-тюнинга исследователи создали три модели: LeftWingGPT, RightWingGPT и DepolarizingGPT https://depolarizinggpt.org/ Каждая из моделей впоследствии давала ответы с явным уклоном в ту или иную идеологию (картинка 4)