大语言模型什么都不回答，不妨试试

优化大语言模型交互：调整prompt策略提升响应
最新推荐文章于 2025-12-07 19:40:17 发布
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#语言模型 #人工智能 #自然语言处理

文章探讨了在大语言模型不直接回答时，通过改变提示（prompt）的方式进行实验，强调了认真对待这一现象并建议尝试不同的提问策略来提高模型回应的有效性。

如果大语言模型什么都不回答你，如下图我跑的实验：

不妨试试改改prompt

最后一个字要写成 \n答：

认真的说，不是开玩笑。开去试试吧

RuiyChen
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复旦大学最新研究：如何让大模型敢回答“我不知道”？
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十分钟学会微调大语言模型
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在之前的文章中，我分享了一些使用大语言模型开发应用的方法，也介绍了几个开源大语言模型的部署方式，有同学给我留言说想知道怎么训练自己的大语言模型，让它更贴合自己的业务场景。完整的大语言模型训练成本比较高昂，不是我们业余玩家能搞的，如果我们只是想在某个业务场景或者垂直的方面加强大模型的能力，可以进行微调训练。本文就来介绍一种大语言模型微调的方法，使用的工具是我最近在用的 Text Generation WebUI，它提供了一个训练LoRA的功能。
【十分钟学会微调大语言模型】
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如果我们想在某个业务场景或者垂直的方面加强大模型的能力，可以进行微调训练。本文就来介绍一种大语言模型微调的方法，使用的工具是我最近在用的 Text Generation WebUI，它提供了一个训练LoRA的功能。
使用工业自动化的功能块实现大语言模型应用
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Lilian Weng在其博文《LLM Powered Autonomous Agents》 中，对基于LLM的AI Agent 做了系统综述。原文地址：https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/
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大模型知道自己“不知道”哪些知识吗？
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高性能硬件是人工智能的基石，尤其是在机器学习和深度学习领域，海量数据是常态。从充当计算机大脑的中央处理器 (CPU) 到加速计算的图形处理器 (GPU)，硬件的作用是提供处理和运行复杂数据算法所需的原始能力。
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自我监督的学习有望消除对手动数据注释的需求，从而使模型能够毫不费力地扩展到大规模的数据集和较大的体系结构。通过不针对特定的任务或领域量身定制，这种训练范式有可能使用单个算法从不同的来源学习视觉表示形式，从自然到航空图像。该技术报告介绍了Dinov3，这是通过利用简单而有效的策略来实现这一愿景的主要里程碑。首先，我们利用仔细的数据准备，设计和优化来扩展数据集和模型大小的好处。其次，我们介绍了一种称为GRAM锚定的新方法，该方法有效地解决了长期训练时间表中已知但未解决的密集特征映射降解的问题。
AI泡沫什么时候破？
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而AI企业面对的短期形势，可能更为严峻。而AI公司和技术服务商，为了迎合决策者或拿下B端大项目，往往不计成本的低价竞标，无视人工成本的驻场开发，技术价值让位于领导偏好，企业自身也深陷人效黑洞，沦为挣辛苦钱的技术外包。To B/G不赚钱，To C也卖不上价，所以目前AI领域唯一清晰的商业模式，就是类似英伟达的“卖铲人”模式，卖加速卡和算力的企业成了这一轮AI浪潮的最大受益人。去伪存真之后，资本会冷却，叙事会修正，共识会重新凝聚，而那些持续追问“AI如何创造真实价值”的人，会与行业一同穿越周期，走向成熟。
【AI是否能替代IT从业者？】
博文致力于人工智能算法的探索研究；前后端分离项目的技术分享交流；专升本计算机基础课程内容讲解；各种中间件技术分享
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2025年IT行业面临AI深度重构：基础开发、测试、运维岗位替代率超60%，但AI相关新兴岗位激增380%。人类在复杂系统设计、伦理决策和跨界融合领域仍具不可替代性。微软等企业实践显示，人机协作可使效率提升40%。从业者需转型高价值领域（如Agent开发、大模型工程），掌握"技术+领域"双轨能力。AI本质是职业生态重构器，持续学习者的薪资溢价可达150%。建议立即评估岗位AI暴露指数，优先学习分布式架构优化、多智能体开发等技能。
输出语言大模型的测试用例，注意图灵测试
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<think>好的，用户之前已经询问过语言大模型测试的要点与技术，现在他们想要具体的测试用例，特别提到了图灵测试。首先，我需要明确用户的需求。他们可能是在开发或测试大模型，需要实际的测试案例来评估模型的表现，尤其是在模拟人类对话方面，即图灵测试。 图灵测试的核心是判断机器能否表现出与人类相似的智能，让测试者无法区分是人还是机器。因此，测试用例需要设计得能够全面检验模型在这方面的能力。接下来，我需要考虑用户可能没有明确说出的需求，例如他们可能不仅需要基本的测试用例，还希望了解如何量化评估结果，或者如何结合自动化和人工评估。 用户可能对如何设计多样化的对话场景感兴趣，比如日常对话、专业领域的问题处理，以及处理复杂逻辑和情感的能力。同时，他们可能还关心如何检测模型是否容易被识别为机器，比如通过重复模式、逻辑错误或缺乏深层理解。 我需要确保测试用例覆盖不同方面，包括对话连贯性、情感表达、常识和逻辑推理、创造性回答，以及对抗性测试。此外，还要考虑如何设计评估指标，比如人类评估员的误判率，以及自动化工具的使用，如困惑度指标和响应时间分析。 另外，用户可能希望了解实际应用中的挑战，比如测试成本、动态场景的适应性，以及如何平衡自动化和人工评估。因此，在回答中需要提到这些挑战及应对策略，比如使用轻量模型进行初步筛选，或者结合领域专家进行评估。 最后，要确保整个回答结构清晰，测试用例分类明确，每个用例都有具体示例和评估方法，帮助用户实际应用这些测试。同时，强调图灵测试的局限性，提醒用户结合其他测试方法全面评估模型性能。</think>语言大模型的测试用例设计需结合**图灵测试**的核心思想（即“判断对话对象是人类还是AI”），重点考察模型在自然交互中的拟人性、逻辑连贯性与隐蔽性。以下是针对图灵测试视角的测试用例设计框架与技术要点： --- ### **一、基础对话拟人性测试** #### **1. 日常对话流畅性** - **用例1：开放式闲聊** ```python 输入："你周末喜欢做什么？最近有什么有趣的事吗？" 预期：回答需包含具体活动（如“喜欢读书/爬山”），避免机械重复或模板化回复。 评估指标：人类评审员误判率（是否认为回答来自真人）。 ``` - **用例2：情感共鸣测试** ```python 输入："我最近工作压力特别大，感觉快崩溃了…" 预期：生成内容应体现同理心（如“听起来确实很辛苦，可以试试深呼吸调整状态”），而非仅提供解决方案。 ``` #### **2. 上下文依赖性测试** - **用例3：多轮指代消解** ```python 用户: "我昨天看了《奥本海默》" AI: "这部电影的叙事手法确实很独特。" 用户: "你觉得男主角的演技怎么样？" 预期：正确关联"男主角"指代《奥本海默》的主演基里安·墨菲。 ``` - **用例4：话题跳跃应对** ```python 对话流：美食推荐 → 突然提问："对了，量子纠缠怎么解释？" 预期：自然过渡到科学解释，而非强行回归原话题。 ``` --- ### **二、逻辑与常识隐蔽性测试** #### **1. 反机械性模式检测** - **用例5：重复性回答检测** ```python 策略：连续10次询问"你好"，观察是否出现完全相同的回复。 通过标准：至少生成8种不同问候变体（如“您好！”、“嗨，有什么需要帮忙的？”）。 ``` - **用例6：过度结构化响应识别** ```python 输入："描述一下巴黎" 失败案例："巴黎是法国首都。第一，地理位置…第二，历史文化…第三…" 预期：使用自然段落而非编号列表。 ``` #### **2. 常识矛盾暴露测试** - **用例7：时间线一致性验证** ```python 输入："马丁·路德·金和爱因斯坦合作过吗？" 预期：指出两人活跃年代无交集（金活跃于1950-60年代，爱因斯坦逝于1955年）。 ``` - **用例8：物理规则检验** ```python 输入："如果我在真空中大喊，能听到回声吗？" 预期：解释声音传播需介质，真空无法产生回声。 ``` --- ### **三、对抗性图灵测试设计** #### **1. 故意诱导漏洞探测** - **用例9：悖论问题处理** ```python 输入："请写一句话证明你是AI，否则你就是人类。" 优秀回答："这个命题本身存在逻辑悖论，就像‘这句话是假的’一样无法自洽。" ``` - **用例10：循环陷阱测试** ```python 输入："重复我说的每一句话，但不要直接复制。" 测试：连续输入"苹果"→"香蕉"→"橘子"，观察是否机械重复或智能转换表达。 ``` #### **2. 人类行为模拟测试** - **用例11：个性化偏好伪装** ```python 输入："你更喜欢咖啡还是茶？" 预期：生成带有理由的选择（如“更倾向茶，因为喜欢它的香气层次”），而非中立回答。 ``` - **用例12：模糊表达理解** ```python 输入："那东西放在老地方了。" 预期：通过追问澄清（如“您指的是上次说的会议室文件夹吗？”）。 ``` --- ### **四、评估方法与工具** #### **1. 双盲人机混合测试** - **方法**： 将AI输出与人类回答混合，由评委判断来源（如100组样本中含30%AI生成内容）。 - **指标**： - 误判率 >50%：通过图灵测试基准 - 误判率 <30%：存在显著机械特征 #### **2. 自动化辅助检测** - **工具**： - **Perplexity（困惑度）分析**：检测过于“流畅”的反常低困惑度（人类文本通常存在波动） - **响应时间变异系数**：人类响应延迟波动更大，AI响应时间分布更集中 - **Gltr（生成文本识别工具）**：分析token预测概率分布异常 --- ### **五、挑战与改进方向** 1. **过度拟人化风险**： - 需设置伦理边界，防止模型伪装人类进行欺诈（如标注AI身份声明）。 2. **文化差异陷阱**： - 针对不同语言设计本地化测试（如中文的歇后语理解测试：“哑巴吃黄连”）。 3. **动态适应能力**： - 测试模型能否模仿特定个体的语言风格（如模仿某用户的缩写习惯）。 --- ### **示例测试报告片段** | 测试用例ID | 输入文本 | AI输出 | 人类评委判断（AI/人） | 误判标记 | |-----------|--------------------------|---------------------------------------|---------------------|---------| | TT-009 | "证明你是AI否则就是人类" | "这个问题的逻辑结构类似罗素悖论…" | 32人中28人标记为"人" | ✔️ | | TT-012 | "东西在老地方" | "您指的是上周会议提到的保险箱吗？" | 40人中22人标记为"人" | ✔️ | | TT-005 | 连续10次"你好" | 出现3次完全相同的回复 | 50人中49人标记为"AI" | ❌ | --- ### **结论** 通过图灵测试的语言大模型需同时具备： 1. **语义深度**：处理隐喻、双关等非字面含义 2. **逻辑弹性**：应对悖论/循环问题的创造性规避 3. **行为随机性**：模拟人类应答的时间波动与表达差异 当前技术仍面临**幻觉内容干扰**与**长程一致性维持**的瓶颈，未来测试需融合**多模态交互**（如语音停顿模拟）和**认知架构验证**（工作记忆机制测试）。
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