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研究揭示 LLM 对话中内外一致性差异：先表态后内部才转变
论文研究两个 LLM 就主观话题多轮对话时如何趋同，用线性分类器在单条对话激活中识别出「一致」的内部表征，发现其与外部一致在单对话层面并不可靠。跨对话聚合后，外部一致可用马尔可夫过程预测，内部表征则通过幂律映射与之耦合；模型在立场转变后先外部表达一致，内部表征随后才跟上。
arXiv NLP11 天前
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论文研究两个 LLM 就主观话题多轮对话时如何趋同，用线性分类器在单条对话激活中识别出「一致」的内部表征，发现其与外部一致在单对话层面并不可靠。跨对话聚合后，外部一致可用马尔可夫过程预测，内部表征则通过幂律映射与之耦合；模型在立场转变后先外部表达一致，内部表征随后才跟上。