每个 Token 都很重要：用于测量 LLM 态度与偏见的精确李克特量表分布

英文标题：Every Token Counts: Exact Likert-Scale Distributions for Measuring LLM Attitudes and Biases

随着大语言模型（LLM）日益被部署为自主 Agent，准确评估其潜在价值观与偏见变得至关重要。论文指出，NLP 社区通常使用规模庞大但非结构化的基准测试来评估模型。该研究聚焦于利用精确的李克特量表分布测量 LLM 的态度与偏见，为更细致、可靠地理解模型行为提供方法支持。

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