A Comprehensive Analysis of Large Language Model Outputs: Similarity, Diversity, and Bias

📄 arXiv: 2505.09056v1 📥 PDF

作者: Brandon Smith, Mohamed Reda Bouadjenek, Tahsin Alamgir Kheya, Phillip Dawson, Sunil Aryal

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-14

💡 一句话要点

分析大型语言模型输出的相似性、多样性与偏见问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 输出相似性 文本生成 伦理评估 多样性分析

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在输出相似性和多样性方面存在不确定性，影响其在实际应用中的可靠性和伦理性。
  2. 通过对5000个提示进行分析，本文探讨了不同LLMs在生成文本时的相似性和多样性，提供了系统的比较。
  3. 研究结果表明，同一模型的输出更为相似，且不同模型在风格和偏见上存在显著差异，为未来的模型开发提供了指导。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在人工智能领域取得了重要进展，尤其是在自然语言处理任务上表现优异。然而，关于其输出的相似性、变异性和伦理影响仍存在诸多疑问。本文通过分析5000个提示生成约300万条文本，比较了12个LLMs的输出，发现同一模型的输出相似度高于人类文本，且不同模型在输出风格和偏见方面存在显著差异。这些发现为LLMs的未来发展和伦理评估提供了新视角。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型输出的相似性、变异性及其伦理影响等问题。现有方法缺乏对不同模型输出的系统比较，导致对其性能和偏见的理解不够深入。

核心思路：通过对5000个多样化提示进行实验，生成约300万条文本，比较不同LLMs的输出特征，揭示其相似性和多样性。

技术框架：研究采用了系统化的实验设计，涵盖了文本生成、相似性分析和偏见评估等多个模块，确保了结果的全面性和可靠性。

关键创新：本研究的创新在于系统性地比较了多种LLMs的输出特征，揭示了不同模型在文本生成中的独特性和偏见表现，填补了现有研究的空白。

关键设计：实验中使用了多样化的提示，涵盖生成、解释和重写等任务，确保了数据的广泛性。同时，采用了定量和定性的分析方法，深入探讨了输出的相似性和多样性。

📊 实验亮点

研究发现，同一大型语言模型的输出相似度高于人类文本，且不同模型在输出风格上存在显著差异。例如，WizardLM-2-8x22b生成的输出高度相似，而GPT-4则表现出更大的多样性。这些结果为理解和优化LLMs提供了重要依据。

🎯 应用场景

该研究为大型语言模型的开发和应用提供了重要的理论依据，尤其是在自然语言处理、教育和内容创作等领域。通过理解模型输出的相似性和偏见，开发者可以更好地优化模型，提升其在实际应用中的表现和伦理性。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) represent a major step toward artificial general intelligence, significantly advancing our ability to interact with technology. While LLMs perform well on Natural Language Processing tasks -- such as translation, generation, code writing, and summarization -- questions remain about their output similarity, variability, and ethical implications. For instance, how similar are texts generated by the same model? How does this compare across different models? And which models best uphold ethical standards? To investigate, we used 5{,}000 prompts spanning diverse tasks like generation, explanation, and rewriting. This resulted in approximately 3 million texts from 12 LLMs, including proprietary and open-source systems from OpenAI, Google, Microsoft, Meta, and Mistral. Key findings include: (1) outputs from the same LLM are more similar to each other than to human-written texts; (2) models like WizardLM-2-8x22b generate highly similar outputs, while GPT-4 produces more varied responses; (3) LLM writing styles differ significantly, with Llama 3 and Mistral showing higher similarity, and GPT-4 standing out for distinctiveness; (4) differences in vocabulary and tone underscore the linguistic uniqueness of LLM-generated content; (5) some LLMs demonstrate greater gender balance and reduced bias. These results offer new insights into the behavior and diversity of LLM outputs, helping guide future development and ethical evaluation.