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大型语言模型是否识别您的偏好？评估个性化偏好跟随能力
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了PrefEval基准，用于评估大型语言模型在长对话中推断和遵循用户偏好的能力。尽管初始准确率较低，但经过微调后，性能显著提升，推动了个性化对话代理的发展。
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关键要点
- 本研究提出了PrefEval基准，用于评估大型语言模型在长对话中推断和遵循用户偏好的能力。
- 尽管初始准确率较低，但经过微调后，性能显著提升。
- 研究表明，LLMs在长文本中遵循用户偏好的准确率仍然较低。
- PrefEval的微调推动了个性化对话代理的发展。
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