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冗长不等于真实：揭示大型语言模型的冗长补偿行为
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内容提要
本研究探讨大型语言模型中的冗长补偿行为对用户理解效率的影响。通过对14个LLMs的实验，首次界定了冗长补偿（VC），并提出级联算法显著降低冗长响应的频率。
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关键要点
- 本研究探讨大型语言模型中的冗长补偿行为（VC）对用户理解效率的影响。
- 冗长补偿行为在用户不确定时表现为生成多余的响应。
- 冗长补偿行为增加了生成无用令牌的成本。
- 通过对14个新开发的LLMs在五个数据集的实验，首次界定和分析了冗长补偿行为。
- 提出了一种简单有效的级联算法来缓解冗长补偿现象。
- 级联算法显著降低了冗长响应的频率和模型的不确定性。
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