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本文介绍了PersuasionTrace,一个用于研究人机交互中多轮说服的框架,采用贝叶斯网络模拟目标来建模信念更新。该框架揭示了大语言模型在多种主题和模态下具有说服力,并且贝叶斯目标比普通大语言模型模拟器更符合人类信念动态。
本文研究了在多轮对话中人类与大型语言模型之间的语言适应性,发现LLM过度趋同于用户风格,而人类适应LLM的方式与适应其他人类并无不同。