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Artificial Epanorthosis: Why large language models overuse a classical rhetorical figure, and how to mitigate it
arXiv cs.AI · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- LLMs systematically overuse epanorthosis, a classical self-correction rhetorical figure, driven by training data and preference tuning rather than generation mechanics.
- Warum es zählt
- Matters for engineers building or fine-tuning language models who want output matching human rhetorical patterns across different writing genres and registers.
- Achtung
- The paper measures only one model family; mitigation techniques like LoRA adapters and instruction tuning show promise but require genre-specific calibration rather than outright elimination.
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- language model
Die Patterns dahinter
- Privilege Compromise Mitigation Pattern
- Agentic Context Engineering (Evolving Playbook)
- Reinforcement Learning from Human Feedback
Jedes zeigt, wie die Technik arbeitet, wann sie ihren Aufwand wert ist und wo sie scheitert.
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