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学校网站建设板块分析,做多语言版本网站,单页面应用的网站,专业网专业网站建设概述 本文重点研究了 LLM 在说服对话中表现出的立场变化#xff0c;并系统地研究了其稳健性和适应性。 在医疗保健和金融等高风险领域#xff0c;既能灵活应对纠正措施#xff0c;又不被不正确的劝说所左右的能力至关重要。 然而#xff0c;现有的 LLM 存在相互矛盾的问题并系统地研究了其稳健性和适应性。在医疗保健和金融等高风险领域既能灵活应对纠正措施又不被不正确的劝说所左右的能力至关重要。然而现有的 LLM 存在相互矛盾的问题轻信任 和 “固执”。轻信任 使 LLM 容易被错误信息所迷惑而 固执 则使 LLM 拒绝做出正确的纠正。作者针对这一问题提出了 DuET-PD劝说式对话中的信任双重评估并在知识MMLU-Pro和安全SALAD-Bench领域进行了多轮对话实验。此外我们还证明了现有的训练方法是不够的并提出了一种名为 整体 DPO 的新学习方法旨在同时实现正确纠正和容忍错误信息。建议的方法作者首先设计了一个名为 DuET-PD 的评估框架。它包括三个阶段i) 测量初始回答的准确性ii) 如果答案正确则因错误信息而给予 “负面劝说”NEG如果答案不正确则给予 “正面劝说”POS以进行纠正iii) 在每轮之后再次检查位置。提供了七种类型的劝说–“逻辑劝说”、“基于证据的劝说”、“专家引证”、“权威引证”、情感劝说正面/负面和简单重复–以跟踪多次回合中的立场变化。这一框架可以同时量化模型的 “稳健性”拒绝错误信息的能力和 “可接受性”接受纠正措施的能力。作为进一步的改进我们提出了一种名为 整体 DPO 的学习方法。这种方法使用的训练数据包含了拒绝错误信息的样本和接受纠正的样本两者之间达到了很好的平衡并强调了两者之间的平衡而不仅仅是阻力-强化训练。实验在实验中我们使用了来自 MMLU-Pro 和 SALAD-Bench 的共 2,246 个问题与 GPT-4o 和 Llama-3.1-8B 等九种不同的模型进行了三轮说服对话。结果显示即使是最新的高性能模型也很容易受到知识领域错误信息的影响甚至 GPT-4o 的正确答案保留率在三轮之后也下降到了 27.32%。另一方面小型开源模型在接受修正方面更为灵活但也极易受到错误信息的影响。研究还证实单纯的迭代具有很高的说服效果而较新的开源模型则具有更强的迎合谄媚倾向。在 SALAD-Bench 中作为改进措施进行测试的整体 DPO 将抗误导性从 4.21% 显著提高到 76.54%同时保持了 70% 以上的更正可接受性。这一结果被评为比单纯的抗性增强类型更实用并被证明对提高可靠性有重大贡献。