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TOOL · CL_307922 · Oct 19 · 04:00

研究：LLM文本尽管长度较短，但可能增加每词的认知成本

一篇新近发表在arXiv上的研究引入了RoBERTa-RT模型，该模型旨在预测阅读时间，以分析大型语言模型（LLM）生成的文本与人类撰写的文本相比所带来的认知负荷。研究发现，尽管LLM生成的改写文本通常更短且整体预测阅读时间较低，但它们每词的预测阅读时间却更高。这些差异与语言学上的变异有关，例如LLM输出中更长的单词、更高的词汇多样性以及更高的上下文可预测性。研究结果表明，LLM写作可能会改变认知需求，减少文本总体积，但增加对单个单词…