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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300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
大型语言模型在知识密集型任务中生成解释的能力有待提高。研究发现，基于知识的解释更受欢迎，但需要更简明和新颖。错误模型预测的解释削弱了人们对大型语言模型的信任。为此，创建了一个两阶段流程，审查任务预测并消除错误决策，以生成可信赖的解释。
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关键要点
- 大型语言模型在知识密集型任务中生成解释的能力有待提高。
- 研究发现，众包工作者更喜欢基于知识的解释，因为它们具有实际性、充分性和全面的反驳。
- 大型语言模型生成的解释需要进一步提高简明性和新颖性。
- 错误模型预测的解释削弱了人们对大型语言模型的信任。
- 为了解决这些问题，创建了一个两阶段的流程，审查任务预测并消除错误决策，以生成可信赖的解释。
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