基于 LLM 的聊天机器人的人类交互分类器
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。该研究针对 Applus+ IDIADA 的智能代理 AIDA，调查了在基于人工智能的环境中对人类交互进行分类的不同方法，主要目标是开发一个分类器，准确识别所接收到的交互类型（对话、服务或文件翻译），以将请求导向适当的通道并提供更专业和高效的服务。经过对比分析了 LLM-based 分类器、使用 Titan 和 Cohere 嵌入的 KNN、SVM 和人工神经网络等多个模型，结果表明，具有...
研究发现，优化过的LLM助手在特定软件背景下表现更好，但用户使用LLM时无论是否使用提示指南和领域上下文的集成，使用和用户感知没有显著差异。用户难以理解提示文本与LLM回应之间的关联，并且通常盲目遵循LLM的建议，即使是错误的。因此，设计领域特定LLM助手时需要融入可解释的、上下文感知的提示，以帮助用户理解基于提示的交互，识别偏见，并最大化LLM助手的效用。
