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评估LLMs在多轮对话中的聊天能力

talkingdev • 2023-10-24

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本研究评估了大型语言模型(LLMs)在进行类似于人类的多轮对话时的能力。研究人员使用了一种名为Persona-Chat的数据集,该数据集包含有关对话参与者偏好和兴趣的信息。研究结果表明,LLMs在某些方面表现出了与人类类似的聊天能力,但在其他方面则表现出了缺陷。此外,研究还发现,训练数据集的多样性对于提高LLMs的聊天能力至关重要。

核心要点

  • 研究评估了LLMs在多轮对话中的人类化能力
  • 使用了名为Persona-Chat的数据集
  • 研究结果表明LLMs在某些方面表现出了与人类类似的聊天能力

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