大規模言語モデルの過剰拒否への対応：安全性表現によるアプローチ

このArXivの記事は、大規模言語モデル（LLM）が、たとえ無害な質問であっても回答を拒否する事例を減らす技術を探求している可能性があります。この研究は、安全なリクエストと安全でないリクエストを区別するモデルの能力を向上させるために、安全性の表現に焦点を当て、それによって応答率を最適化することを目指しています。

• •この研究は、プロンプト拒否に関するLLMの振る舞いを洗練する方法を調査している可能性があります。
• •安全性表現は、モデルの応答精度を向上させるための中心的な方法論です。
• •この研究は、LLMの展開における重要な安全性の問題に対処しています。