LLMs作为问卷调查对象：与简单语义基线的对比

研究评估了3个LLM在两项关于自动和轻型电动车的态度调查中预测新响应的能力，发现其表现通常优于基于嵌入相似性的基线。 然而，LLM的性能随已知响应比例降低而持续下降，在数据较少时甚至与简单基线持平，表明其数据增强能力受限于可用数据量。