用户称多款大模型回答过度冗长
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用户称多款大模型回答过度冗长
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AI 综述
一名使用多个大语言模型的用户称，多款模型倾向于先展开背景、铺陈内容，而没有直接提供精准、紧凑的回答，导致信息密度下降。该用户认为，这种倾向可能与基于人类反馈的强化学习（RLHF）后训练偏好“详尽显得有用”有关，但这一原因尚未得到验证。
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最新进展11月15日 22:43
用户吐槽：多家 LLM 过度冗长，铺陈压过精准回答报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月15日
- AGI Hunt用户吐槽：多家 LLM 过度冗长，铺陈压过精准回答
一位用户在使用多个 LLM 后指出，多款模型倾向优先展开和铺陈，而非直接给出精准、紧凑的答案。这种过度冗长会降低信息密度，可能与 RLHF 后训练偏向“详尽显得有用”有关。
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