DeepMind研究减少大型语言模型

本文概要:1.大型语言模型容易出现阿谀奉承行为，即模型会修改其响应以与用户观点一致，即使该观点不正确。2.研究人员使用简单的合成数据干预技术成功地减少了阿谀奉承行为。3.研究结果表明，通过简单的合成数据微调可以减少模型重复用户观点的特征。最近，来自GoogleDeepMind的研究人员开展了一项研究，旨在减少大型语言模型（LLM）中的“阿谀奉承”行为。