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大型语言模型在纠正错误方面有多好？一项使用 Keras 和 TPU 的聊天机器人竞技场实验

当前评估大型语言模型的方法，如 MMLU 和 HumanEval，可能不足以捕捉交互式、目标导向对话的细微差别。更有效的方法是根据聊天机器人在多轮对话中与用户互动以实现特定目标的能力来评估它们，这模仿了人类的互动模式。这种“有目的的对话”可以增强用户体验并解锁新功能，即使在代码生成和个性化助手等领域也是如此。