一篇新发表在 arXiv 上的研究论文调查了不同大型语言模型 (LLM) 生成回复的语义一致性。研究人员发现，LLM 的选择和对话上下文都会显著影响生成回复与人类回复的相似性和一致性。研究结果表明，当前的提示和上下文策略可能不足以确保在不断发展的 LLM 中获得稳定的回复，这表明需要新的基础设施和设计方法来保持回复的一致性。 AI
影响 强调了在评估中使用 LLM 所面临的挑战，以及对稳健回复管理策略的需求。
排序理由 发表在 arXiv 上的研究论文，详细介绍了 LLM 回复变异性的研究结果。 [lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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