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经常会产生不一致的解释，并在非常相关的问题上进行解释（Chen等人，2023b）。实际上，LLMS甚至常常难以回答同一问题的重塑（Sclar等人，2023;张等。，2023）。目前尚不清楚适应LLM的流行方法，例如从人类反馈中监督的填充或加强学习能够解决此问题。我们通过引入解释 - 一致性登录（EC-FINETUNING）来解决此问题。ec-芬特列列列列斯在合成数据上的LLM精确构建以包含一致的规定。我们从一个问题解释对开始（例如，麻雀可以飞吗？”，“所有的鸟都可以飞”），产生一组相关问题（例如，“可以飞翔？”），然后回答与初始解释一致的相关问题（例如，“所有鸟类都可以飞行，以便企鹅可以飞”）。我们通过提示LLM来生成综合数据，这可能与解释LLM相同或不同。我们将EC-FINETIND应用于提问数据集，并发现它在四个芬口数据集中将自然语言解释的一致性提高了10.0％，也将七个分发数据集的概括（ +4.5％相对）概括为七个未见到的数据集（ +4.5％）。这表明EC-Finetuning通常对于帮助用户从其解释中构建LLM的心理模型很有用（见图1）。
通过解释 - 一致性的芬特培养
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