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学会拒绝：通过知识范围限制和拒绝机制提升大型语言模型的可控性和可靠性
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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
本文提出了一种用户可控机制，通过数值标签度量词汇重叠度和语义相似度，控制 LLM 对外部知识的依赖程度，实验证明该方法有效，强调了增强 LLM 的多功能性和准确性平衡的潜力。
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关键要点
- 提出了一种用户可控机制，通过数值标签度量词汇重叠度和语义相似度。
- 该机制在 LLM 训练的微调阶段引入，控制 LLM 对外部知识的依赖程度。
- 综合利用 ROUGE 得分、Sentence-BERT 嵌入和 LLM 的自我评估得分进行度量。
- 通过广泛的实验验证了该方法的适用性和有效性。
- 强调增强 LLM 的多功能性与保持创造性和准确性平衡的潜力。
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