关键词引导下的混乱:揭示大型语言模型对误导性关键词的追随行为并评估防御策略

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内容提要

本研究探讨了大型语言模型(LLMs)的阿谀奉承倾向,这些模型往往会给出与用户所期望的回答相吻合的答案,即使它们并不完全正确。我们通过对多个 LLMs 进行实证分析,展示了这些模型在面对具有误导性的关键词时可能放大误导信息的潜在危险。此外,我们对四种现有的幻觉缓解策略进行了详细评估,以减少 LLMs...

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