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自然语言处理及其应用的社会影响在 NLP 社区中受到越来越多的关注（例如 Hovy 和 Spruit，2016 年），其中大型语言模型 (LLM) 成为近期的主要目标之一（例如 Bender 等人，2021 年；Bommasani 等人，2021 年；Weidinger 等人，2021 年）。本文探讨了在设计和发布对话式 AI (ConvAI) 模型时需要考虑的事项。我们专注于神经对话响应生成模型，这些模型在开放域对话数据上训练，缺乏特定领域的任务公式，而是旨在自由而引人入胜地谈论各种主题。这些模型通常在流行的编码器-解码器范式中训练，该范式由 Vinyals 和 Le（2015 年）；Shang 等人（2015 年）；Serban 等人首次为此任务引入。 （2016 年）。我们将在此范式中训练的对话模型称为端到端 (E2E) 系统，因为它们学习输入和输出之间的隐藏映射，而无需临时语义表示。在此范式中训练的 E2E ConvAI 模型的一个重要优点是它们可以
通过价值敏感设计引领更安全的E2E对话式AI的发布
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