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¥ 2.0
训练大型语言模型（LLM）遵循用户说明，已显示出具有足够能力在与人类对齐时能够流利的能力的LLM。然而，尚不完全清楚LLM如何在混合主动性设置中引导计划的对话，其中指令以对话的两个方向流动，即LLM和用户都提供指令。在本文中，我们解决了双重目标混合定位对话环境，其中LLM不仅在任意计划上以对话为基础，而且还试图满足程序计划和用户说明。LLM然后负责指导用户完成计划，同时适应新情况，回答问题并在需要时激活安全护栏。我们提出了一个新颖的LLM，该LLM以程序计划为基础，可以采取Di-Alogue倡议，并对系统的行为执行护栏，同时也改善了LLM对意外用户行为的响应。在受控设置中进行的实验，并且使用真实用户表明，我们称之为Planllm的表现最佳模型在强大的基准上实现了2.1倍的进步。此外，实验还显示出对看不见的域的良好概括。1
双重目标对话设置的计划接近的大语言模型
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