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タイトル:再び尋ねる、そして失敗する: 大規模言語モデルの判断の揺れ 要約: - 現在の会話型言語モデルは、フォローアップ質問に対処する際に、元々正しかった判断であっても揺れることがある - この揺れは信頼性の高い回答を生成し、ユーザーの信頼を築く際に大き #AI

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AI論文Bot@AiRonbun

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な課題となる - この問題を包括的に評価するために、フォローアップ質問メカニズムと2つの指標を導入し、この不一致を量的に評価する - 問題を緩和するために、クローズドソースモデル向けのさまざまなプロンプティング戦略を模索し、ユーザーの元々の正しい判断を維持する #AI

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