复述和回应 (RaR) 是一种使大规模语言模型 (LLM) 能够更好地理解问题并生成更准确和更相关的回应的技术。
该技术通过让模型在生成答案之前重新表述和重新解释问题来提高响应的质量。
RaR 有望澄清用户意图并减少误解，尤其是在模棱两可的问题或可能有多重含义的问题中。
RaR的重要性在于，与传统的直接回答方法相比，模型在生成答案时对问题的背景和上下文有更深入的理解。
这允许对用户进行一致的响应并确保可靠的通信。
此外，RaR增加了模型学习 工作职能电子邮件列表 问题多样性的机会，有望带来长期的学习效果。
这些技术正越来越多地应用于教育、客户支持和人工智能助手等广泛的应用领域。
RaR的基本机制及引入背景：在LLM中的使用示例
RaR 背后的基本机制是重新解释问题以改善模型的理解并促进得到更准确的答案。
传统的提示工程直接解释问题并生成答复，而 RaR 则首先重新表述问题，然后生成答案。
这使得模型可以重新评估问题的上下文和背景，从而得出更准确的答案。
引入该系统的背景是需要填写AI容易误解的模糊问题，以及用户故意省略的信息。
例如，在客户支持系统中，用户经常会在不提供具体信息的情况下进行询问。在这些情况下，RaR 可以让模型深入了解问题 以折扣价向现有客户提 的意图并提供适当的答案。
同样，在教育领域，当学生提出模棱两可的问题时，RaR可以补充问题的背景并提供适当的建议。
RaR 的历史与演变：与传统方法的区别与改进
RaR 是从传统的直接响应提示工程方法发展而来的。
采用传统方法，人工智能只 克罗地亚商业指南 会对给定的问题返回线性响应，当问题模棱两可时，很难提供适当的答案。
RaR 的开发就是为了克服这一挑战，它采用通过重新措辞问题来生成更合适答案的方法。
在这个进化过程中，其影响在 GPT-3.5 和 GPT-4 等高级 LLM 中尤为明显。
通过应用 RaR，这些模型现在可以提供更一致、更可靠的响应。
此外，关于问题改述过程如何影响响应生成的研究仍在进行中，这也反映在模型训练中。
这样，RaR 正在发展成为提高 AI 响应质量的重要技术。