ClarifyMT-Bench: 针对会话式大型语言模型的多轮澄清基准测试与改进

这项研究侧重于评估和增强大型语言模型 (LLM) 在对话中处理多轮澄清的能力。该研究可能引入了一个新的基准测试，ClarifyMT-Bench，以评估 LLM 在这一特定领域的表现。目标是改进模型在需要澄清的复杂对话场景中的理解和响应生成。

• •专注于会话式 LLM 中的多轮澄清。
• •可能引入了一个新的基准测试 (ClarifyMT-Bench)。
• •旨在改进 LLM 在复杂对话中的理解和响应生成。