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CantTalkAboutThis: 让语言模型在对话中保持话题相关
在为使语言模型能够在对话中保持话题相关性这一领域，存在着显著的数据缺口——这对于将聊天机器人部署到生产中是一个关键方面。我们介绍了CantTalkAboutThis数据集，以帮助语言模型在面向任务的互动中保持专注于当前话题。该数据集由不同领域的广泛对话主题组成的合成对话构成。这些对话中穿插着有意转移聊天机器人预定义话题的干扰轮次。
“所有通用目的的大型语言模型(Large Language Models, LLMs)在带有人工注释干扰者的对话中表现出显著的性能下降，如表2所示。我们在合成数据上训练的STAY-ON-TOPIC-43B模型也显示出稍差的结果，但比所有基线模型表现出大幅度的提升”
合作作者 @赵浅风
论文链接：https://arxiv.org/abs/2404.03820
（未经同行评审）
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