弥合专家模型与语言模型之间的差距：概念引导的国际象棋评论生成与评估
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了专家模型在解释决策方面的不足，并提出了一种新的概念引导国际象棋评论生成（CCC）方法，结合了专家模型的决策优势和语言模型的流利性。同时，我们开发了基于GPT的国际象棋评论评估（GCC-Eval）工具，以提高评论的可评估性和质量。实验结果表明，CCC生成的评论准确、信息丰富且流畅，对模型解释性和人类教育具有重要影响。
本研究提出了一种新的国际象棋评论生成方法（CCC），结合了专家模型的决策优势与语言模型的流畅性，并开发了评估工具（GCC-Eval），以提高评论的质量和可评估性。实验结果表明，CCC生成的评论准确且信息丰富，对模型的解释性和人类教育具有重要影响。
