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生成的自由文本理由在主观决策中的说服力：一项关于两两论证排名的案例研究
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原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文探讨了大型语言模型的可解释性和实用性，提出了自动化评分系统GEN-U来评估其帮助性。研究发现，众包工作者更倾向于基于知识的解释，尽管模型生成的解释更受欢迎，但需提升简明性和新颖性。研究旨在提高生成解释的可信度。
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关键要点
- 大型语言模型在生成可用理性方面存在人类实用性不足的问题。
- 提出了自动化评分系统GEN-U来衡量基于无人参与的人类实用性的帮助性。
- 众包工作者更倾向于基于知识的解释，因其具有实际性、充分性和全面的反驳。
- 虽然模型生成的解释更受欢迎，但需要提升其简明性和新颖性。
- 错误模型预测的解释会削弱人类对模型生成解释的信任。
- 研究旨在通过审查任务预测并消除潜在错误决策来实现可信赖的解释生成。
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延伸问答
大型语言模型的可解释性问题是什么？
大型语言模型在生成有根据的解释方面的能力尚未得到充分探索，尤其是在知识密集型任务中。
GEN-U评分系统的目的是什么？
GEN-U评分系统旨在衡量大型语言模型生成的解释在无人参与情况下的人类实用性。
众包工作者更倾向于哪种类型的解释？
众包工作者更倾向于基于知识的解释，因为它们具有实际性、充分性和全面的反驳。
模型生成的解释需要改进哪些方面？
模型生成的解释需要提升简明性和新颖性。
错误模型预测对信任的影响是什么？
错误模型预测的解释会削弱人类对模型生成解释的信任。
研究如何提高生成解释的可信度？
研究通过审查任务预测并消除潜在错误决策来实现可信赖的解释生成。
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