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统一反事实解释评估的方法：利用大型语言模型进行以人为本的评估
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究开发了30种反事实场景，收集了206位受访者的评分，并提出了一种新评估方法。经过微调的大型语言模型在预测人类评分的准确率达到85%，提升了反事实解释框架的评估可比性和可扩展性。
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关键要点
- 本研究开发了30种反事实场景。
- 收集了206位受访者的评分。
- 提出了一种新的评估方法。
- 经过微调的大型语言模型在预测人类评分的准确率达到85%。
- 提升了反事实解释框架的评估可比性和可扩展性。
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