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为什么大型语言模型跳过说明以及如何解决问题
大型语言模型（LLM）已迅速成为必不可少的人工智能（AI）工具，从聊天机器人和内容创建到编码辅助的应用程序为应用程序提供动力。尽管具有令人印象深刻的功能，但用户面临的一个普遍挑战是，这些模型有时会跳过他们收到的指令的一部分，尤其是当这些说明冗长或涉及多个步骤时。这个跳过[…]为什么大型语言模型跳过说明以及如何解决问题的帖子首先出现在Unite.ai上。
来源:Unite.AI大型语言模型（LLM）已迅速成为必不可少的人工智能（AI）工具，从聊天机器人和内容创建到编码辅助的应用程序为应用程序提供动力。尽管具有令人印象深刻的功能，但用户面临的一个普遍挑战是，这些模型有时会跳过他们收到的指令的一部分，尤其是当这些说明冗长或涉及多个步骤时。这种跳过会导致不完整或不准确的输出，这可能会引起混乱并侵蚀对AI系统的信任。了解为什么LLMS跳过说明以及如何解决此问题对于依靠这些模型的用户进行精确可靠的结果至关重要。
大语言模型（LLMS） 人工智能（AI）为什么LLMS跳过说明？
llms通过将输入文本作为令牌序列读取来工作。令牌是文本分开的小部分。该模型从头到尾都会处理这些令牌。这意味着输入开始时的说明往往会引起更多关注。以后的说明可能会减少焦点，并且可以忽略。
这是因为LLM的注意力能力有限。注意是在生成响应时使用哪些输入部分来确定哪些输入部分的机制模型。当输入很短时，注意力效果很好。但是，随着输入越来越长或说明变得复杂，注意力变得越来越少。这削弱了对以后部分的关注，导致跳过。
此外，许多指令立即增加复杂性。当说明重叠或冲突时，模型可能会变得困惑。他们可能会试图回答一切，但会产生模糊或矛盾的回应。这通常会导致缺少一些说明。
llms也有一些类似人类的限制。例如，在阅读长期或重复的文本时，人类可能会失去注意力。同样，LLM可以忘记以后的说明，因为它们处理更多的令牌。失去焦点是模型设计和限制的一部分。
忘记 示例： 顺序指令以下（SIFO）