由内而外：揭示评论内化如何引导LLM走向更好或更坏

这篇文章可能探讨了评论内化对大型语言模型（LLM）的影响。它表明LLM处理和合并评论（可能来自训练数据或用户交互）的方式会显著影响其性能和行为。这项研究可能调查了这种内化过程的积极和消极后果，并可能考察了它如何影响偏见、准确性和整体模型有效性等因素。