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本文提出PUMA,一个用于多轮对话中LLM个性化的框架,该框架建模潜在用户状态,并利用自由能原理选择对话行为,在医疗咨询基准测试中提升了长程对话效果。
本文提出了一个基于自由能视角的框架,以区分大型语言模型后训练中的能力激发与能力创造,论证指出监督微调(SFT)和强化学习(RL)通常是对现有行为进行重新加权,而非创造新行为。