LLM 任务干扰:关于任务切换对对话历史的影响的初步研究
原文中文,约500字,阅读约需2分钟。发表于: 。通过实验发现,在使用大型语言模型进行对话时,任务切换会导致性能下降。
大型语言模型(LLM)助手的研究发现,尽管优化过的LLM助手SoftAIBot在特定软件背景下表现更好,但用户使用LLM和感知没有明显差异。大多数用户难以理解提示文本与LLM回应之间的关联,并且通常盲目遵循LLM的建议,即使是错误的。用户对LLM回应中的错误毫不知情,表明他们在软件专业知识和评估LLM助手能力之间存在差距。因此,设计领域特定LLM助手需要融入可解释的、上下文感知的提示,以帮助用户理解基于提示的交互,识别偏见,并最大化LLM助手的效用。