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English(EN) Personas Differ from Native-Language Generation: Language Pathways Shape LLM Interpersonal Advice

大型语言模型建议因母语与角色提示而异

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一项发表在arXiv上的新研究探讨了大型语言模型（LLM）以其母语生成建议与采用“母语者”角色之间的差异。研究人员发现，提示LLM扮演母语者（NP）角色通常会增加社交线索的使用并带来更积极的语气，但与以目标语言生成后翻译（NL）相比，其建议的可操作性较差。该研究分析了13种语言和八个LLM的600个建议问题，表明引发跨语言响应的方法显著影响了建议的表述方式和推荐的操作。 AI

影响 跨语言LLM提示中的方法选择会改变建议的表述方式和推荐，从而影响研究和应用。

排序理由 发表在arXiv上的研究论文，详细介绍了LLM行为的发现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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大型语言模型建议因母语与角色提示而异

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Jinhee Won, Xinlan Emily Hu ·

    人物与母语生成不同：语言路径塑造大型语言模型人际建议

    arXiv:2608.30873v1 Announce Type: cross Abstract: LLMs are increasingly used for interpersonal advice and as tools for studying social behavior across languages and cultures. A common shortcut for eliciting language- or culture-related variation is to ask a model to answer as a n…

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