Can Multi-Agent LLMs Identify Their Peers? Stylometric Fingerprinting in Role-Constrained Political Analysis

Dieses Papier untersucht systematisch, ob Multi-Agenten-LLMs die Modellfamilie hinter politischen Analysetexten identifizieren können, selbst unter Anonymisierungsbedingungen. Es bewertet drei Klassifikatoransätze (LLM Zero-Shot, Few-Shot und ein feinabgestimmtes T5-Base-Modell) bei einer Fünf-Klassen-Attributionsaufgabe, um die Wirksamkeit der Anonymisierung zu beurteilen.