从 Tarzan 到 Tolkien：控制 LLMs 的语言熟练程度用于内容生成
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。探讨利用大型语言模型（LLMs）控制文本难度的问题，在不完全精通的终端用户环境中（如语言学习者），通过使用新颖框架评估了几种关键方法的效果，包括少样本提示、监督微调和强化学习（RL），使用 GPT-4 和 LLama2-7B、Mistral-7B 等开源替代品。我们的发现揭示了在使用基于提示的策略时，GPT-4 和开源模型之间存在很大的性能差距。然而，我们展示了如何通过精调和 RL...
本文研究了利用大型语言模型（LLMs）控制文本难度的问题，并评估了几种关键方法的效果。研究发现，通过精调和强化学习的组合，最佳模型CALM在成本较低的情况下超越了GPT-4和其他策略的性能。
