大型語言模型

深度分析

多義請求意圖推理：單次生成列舉多重解答的結構化方法

大型語言模型面對含糊請求時常自行選擇單一解讀，造成使用者不悅與安全疑慮。研究提出一次生成列舉多重意圖與答案的結構化回應，透過雙重強化學習同時提升含糊輸入的召回與明確輸入的精確。實驗證明此法在對話問答與語意解析上覆蓋率高於基線，並提升模型透明度與效率。