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Active Learning for Robust and Representative LLM Generation in Safety-Critical Scenarios
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内容提要
本研究提出了一种结合主动学习与聚类的新框架，以解决大型语言模型在安全关键场景中生成数据时的分布性偏差和代表性不足问题。该框架有效构建了更具代表性的安全场景数据集，显著提高了模型的准确性和F1分数。
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关键要点
- 本研究提出了一种将主动学习与聚类相结合的新框架，以解决大型语言模型在安全关键场景中生成数据时的分布性偏差和代表性不足问题。
- 该框架能够有效构建更具代表性的安全场景数据集。
- 研究结果表明，该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。
- 该方法具有较为广泛的适用性，适用于多种安全关键场景。
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