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Modeling Future Conversation Turns to Teach Large Language Models to Ask Clarifying Questions
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究大型语言模型在面对模糊用户请求时如何有效提出澄清问题。通过模拟对话，提出新方法以生成更合适的响应。实验结果表明，该方法使模型在提出澄清问题方面的F1得分提高了5%，从而改善了用户体验。
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关键要点
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大型语言模型在面对模糊用户请求时，需要有效提出澄清问题。
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本文通过模拟未来对话轮次，指导模型生成更合适的响应。
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新方法使模型在提出澄清问题方面的F1得分提高了5%。
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提高的F1得分改善了用户体验。
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