开发者发现，直接用负面约束（例如“不要创建新文件”）指示大型语言模型通常会适得其反。这是因为 Transformer 中的自注意力机制，特别是带有 Softmax 的机制，难以有效解释否定，反而会无意中关注被禁止的操作。为了解决这个问题，开发了一种“成对不变标准”，将负面规则与明确的肯定性指令相结合，以更可靠地指导模型的行为。 AI
影响 理解 LLM 在解释负面指令方面的局限性可以带来更强大的提示工程和更可靠的 AI 代理行为。
排序理由 该条目讨论了关于 LLM 行为的技术观察，并提出了一个解决方案，以开发者的经验和见解为框架。
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