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Jan, 2025
提升大型语言模型的人类响应能力
Enhancing Human-Like Responses in Large Language Models
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Ethem Yağız Çalık, Talha Rüzgar Akkuş
TL;DR
本研究解决了大型语言模型在自然语言理解、对话连贯性和情感智能方面的不足。通过调优多样化数据集、融合心理学原理以及设计更符合人类推理模式的模型，研究证明，这些技术的改进不仅提升了用户交互体验，还为AI在各个领域的应用开辟了新可能。未来研究将关注这些人类化属性所带来的伦理影响和潜在偏见问题。
Abstract
This paper explores the advancements in making
Large Language Models
(LLMs) more human-like. We focus on techniques that enhance
Natural Language Understanding
,
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