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安全关键场景中强健且具代表性的LLM生成的主动学习
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内容提要
本研究提出了一种新框架，将主动学习与聚类结合，解决大型语言模型在安全关键场景中生成数据的偏差和代表性不足问题。结果表明，该框架能有效构建更具代表性的安全场景数据集，提高模型准确性和F1分数，适用性广泛。
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关键要点
- 本研究提出了一种新框架，将主动学习与聚类结合。
- 该框架解决了大型语言模型在安全关键场景中生成数据的偏差和代表性不足问题。
- 研究结果表明，该框架能有效构建更具代表性的安全场景数据集。
- 框架显著提高了主动学习模型及其他模型的准确性和F1分数。
- 该框架具有较为广泛的适用性。
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