#ml #article
AI Self-preferencing in Algorithmic Hiring: Empirical Evidence and Insights (PDF)
Из интересного: предпочтение собственной генерации коррелирует со способностями LLM к распознанию собственного вывода, которая, в свою очередь, коррелирует с количеством весов. Описанные авторами "simple interventions" включают в себя два способа. Первый — явное включение в промпт указание на игнорирование авторства текста. Второй — использование ансамбля LLM, включающих в себя модели с более слабыми способностями к самораспознаванию.
AI Self-preferencing in Algorithmic Hiring: Empirical Evidence and Insights (PDF)
Using a large-scale controlled resume correspondence experiment, we find that LLMs consistently prefer resumes generated by themselves over those written by humans or produced by alternative models, even when content quality is controlled. The bias against human-written resumes is particularly substantial, with self-preference bias ranging from 67% to 82% across major commercial and open-source models. To assess labor market impact, we simulate realistic hiring pipelines across 24 occupations. These simulations show that candidates using the same LLM as the evaluator are 23% to 60% more likely to be shortlisted than equally qualified applicants submitting human-written resumes, with the largest disadvantages observed in business-related fields such as sales and accounting. We further demonstrate that this bias can be reduced by more than 50% through simple interventions targeting LLMs' self-recognition capabilities.
Из интересного: предпочтение собственной генерации коррелирует со способностями LLM к распознанию собственного вывода, которая, в свою очередь, коррелирует с количеством весов. Описанные авторами "simple interventions" включают в себя два способа. Первый — явное включение в промпт указание на игнорирование авторства текста. Второй — использование ансамбля LLM, включающих в себя модели с более слабыми способностями к самораспознаванию.
arXiv.org
AI Self-preferencing in Algorithmic Hiring: Empirical Evidence and Insights
As artificial intelligence (AI) tools become widely adopted, large language models (LLMs) are increasingly involved on both sides of decision-making processes, ranging from hiring to content...
🤔4🌚2
#prog #ml #abnormalprogramming
Llama.ttf
Есть ссылка на видео с демонстрацией. Сам шрифт весит 60 мегабайт, по очевидным причинам.
(thanks @programming_sucks)
Llama.ttf
The font shaping engine HarfBuzz, used in applications such as Firefox and Chrome, comes with a Wasm shaper allowing arbitrary code to be used to "shape" text.
In particular, this "arbitrary" code could in principle be an entire LLM inference engine with trained parameters bundled inside, relying on treating text containing magic symbols for fake "ligatures" to initialize the LLM and use it to generate text.
It could also in principle be an entire LLM inference engine (Llama in our case, hence the name) except instead of only being in principle it's what this is.
Есть ссылка на видео с демонстрацией. Сам шрифт весит 60 мегабайт, по очевидным причинам.
(thanks @programming_sucks)
fuglede.github.io
llama.ttf
llama.ttf is a font file which is also a large language model and an inference engine for that model.
🤯11❤3😁2