Un estudio investiga cómo diferentes formas de fundamentación conceptual afectan la detección del antisemitismo y el comportamiento explicativo en cuatro modelos de lenguaje grandes de última generación. Utilizando dos conjuntos de datos anotados por expertos, los investigadores compararon representaciones definicionales, taxonómicas detalladas, aumentadas con ejemplos y de gran contexto del antisemitismo.
- Las representaciones taxonómicas detalladas mejoran sustancialmente el recall mientras reducen simultáneamente la precision.
- Proporcionar recursos conceptuales sustancialmente más grandes no produce ningún beneficio cuantitativo adicional.
- El antisemitismo post-Holocausto plantea el desafío más persistente a través de modelos y configuraciones.
- El análisis revela limitaciones sistemáticas, incluida la sobreproducción de referencias conceptuales, dependencia de señales léxicas, exceso de confianza y dificultades con formas sutiles o justificativas del antisemitismo.
Los hallazgos destacan tanto el potencial como las limitaciones restantes de los LLM fundamentados conceptualmente para detectar y razonar sobre el antisemitismo.