CToM:让LLM预测用户回应以自我修正
原文标题:Collaborative Theory of Mind: Learning to Self-Revise by Anticipating User Responses
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论文提出协作心智理论CToM框架,训练LLM预测用户回应并据此在给出答复前进行内部修正,结合GRPO优化任务表现与交互效率。在数学推理、编码和写作任务上超越基线,协作数学推理准确率从74.1%提升至79.6%,编码与写作场景用户回复分别减少8%和17%。
- 问题
- LLM在多轮协作中常未理解用户需求就作答,收到反馈后也不修正错误假设。
- 方法
- 训练模型先起草回答、预测用户回应,再用预测指导内部修正,结合GRPO同时优化任务表现与交互效率。
- 结果
- 协作数学推理准确率从74.1%提升至79.6%;编码与写作场景用户回复分别减少8%和17%。
- 影响
- 让模型预判用户反应可减少来回确认轮次,直接提升多轮协作产品的任务完成率与交互效率。
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