研究人员发现了一个控制大型语言模型（LLM）推理过程的关键因素，特别是在思维链（Chain-of-Thought, CoT）输出中。研究表明，在“思考”提示后生成的初始词元显著影响模型遵循指令的能力。通过干预这些早期词元，例如预填充或限制常见的开头短语，可以显著提高可控性。然而，不同类型的控制效果各异，添加和风格修改比信息抑制能带来更一致的提升。 AI
影响 识别出一种提高LLM可控性的机制，有望增强代理系统中的安全性和可靠性。
排序理由 学术论文，详细介绍了关于LLM行为的新发现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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