使用电路断路器缩小语言模型的范围
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了语言模型在特定应用中回答无关问题的挑战，提出了一种新的方法——电路断路器（CB）来更好地限定模型的响应范围。研究表明，CB方法相较于传统的微调和偏好学习方法，在处理特定任务时更具鲁棒性，并能有效拒绝无关请求，从而提升了模型的应用效果和安全性。
本文介绍了GAOKAO-Benchmark，利用中国高考问题评估大型语言模型。研究发现ChatGPT在客观题上表现优异，但也暴露了其不足，为未来的评估提供了基础和见解。
