通过注入个性来缓解LLM相关性判断中的阈值启动效应

这项研究探索了一种新方法，以提高大型语言模型在评估相关性方面的可靠性，这对于信息检索至关重要。 该研究侧重于通过注入个性来缓解启动效应，是对该领域的重要贡献。

• •研究了性格注入对LLM相关性判断的影响。
• •解决了阈值启动效应，提高了判断可靠性。
• •可能提高信息检索系统的准确性。