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GATE是一種學習框架，透過與使用者進行自由形式的基於語言的互動，使用語言模型引導任務規範和推斷預期行為。它在電子郵件驗證、內容推薦和道德推理三個領域進行了研究。在預註冊實驗中，我們發現，透過生成開放式問題或合成資訊豐富的邊界案例等方式，提示GATE執行的語言模型往往比使用者編寫的提示或標籤更具資訊量。使用者報告稱，與提示或示例標記相比，互動式任務引導需要更少的工作量，並提供了使用者最初沒有預料到的新穎考慮因素。我們的研究結果表明，基於語言模型的引導可以成為將模型與複雜人類偏好和價值觀相一致的強大工具。
需求人群：
"用於引導複雜人類偏好和價值觀"
使用場景示例：
使用GATE生成開放式問題引導內容推薦
使用GATE合成資訊豐富的邊界案例進行道德推理
使用GATE引導語言模型執行電子郵件驗證任務
產品特色：
使用語言模型引導任務規範和推斷預期行為
生成開放式問題
合成資訊豐富的邊界案例