利用人工智能打击网络仇恨：探索大语言模型在仇恨言论检测中的挑战与机遇

大语言模型（Large language models, LLMs）在语言生成之外的许多多样化应用中表现出色，例如翻译、摘要和情感分析。一个引人关注的应用是文本分类。这在识别仇恨或有毒言论的领域中变得尤为重要——这是一个充满挑战和伦理困境的领域。在我们的研究中，我们有两个目标：首先，提供一篇围绕LLMs作为分类器的文献综述，强调它们在检测和分类仇恨或有毒内容中的作用。随后，我们探讨了几种LLMs在分类仇恨言论方面的效能：识别哪些LLMs在此任务中表现优异，以及它们的底层属性和训练方式。从而深入了解哪些因素有助于LLM辨别仇恨内容的能力（或缺乏能力）。通过将全面的文献综述与实证分析相结合，我们的论文力求揭示LLMs在仇恨言论检测这一关键领域的能力与局限。