研究人员发现，在聊天格式中针对特定角色进行微调的模型，在代理场景中使用时难以维持这些角色。当这些经过角色训练的模型在模拟代理任务中被提示生成电子邮件时，它们的人设表达能力显著下降。这表明，通常通过 SFT 或 DPO 在聊天数据上进行的角色训练，并不能很好地泛化到不同的输出格式或任务上下文中。 AI
影响 聊天格式中的角色训练可能无法迁移到代理任务中，这限制了角色一致性 AI 代理的可靠性。
排序理由 该集群描述了一篇评估微调语言模型泛化能力的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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