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Artificial Epanorthosis: Why large language models overuse a classical rhetorical figure, and how to mitigate it
arXiv cs.AI · 公開日 · 読了3分
30秒で要点
- 何が起きたか
- LLMs systematically overuse epanorthosis, a classical self-correction rhetorical figure, driven by training data and preference tuning rather than generation mechanics.
- なぜ重要か
- Matters for engineers building or fine-tuning language models who want output matching human rhetorical patterns across different writing genres and registers.
- 注意点
- 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.
- language model
この話題の背景にあるパターン
- Privilege Compromise Mitigation Pattern
- Agentic Context Engineering (Evolving Playbook)
- Reinforcement Learning from Human Feedback
各ページで、技術の仕組み、コストに見合う場面、そして破綻する条件を解説しています。
The Agent Architect
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