度飞飞如何解决大模型对复杂指令理解不准确的问题？热门官方

更新于2025/12/1 11:15:26

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大模型在面对多步骤、跨领域或含有隐含条件的复杂指令时，常因语义交织与约束冲突产生理解偏差。度飞飞的解决方案是引入“任务意图解耦+约束显式化+动态校验”的三步机制：首先用CRNLT将复杂指令拆解为独立子任务并标注逻辑关系；其次将隐含约束（如格式、长度、禁止词）显式写入指令参数，避免模型猜测；最后在生成指令后，度飞飞会用轻量验证模型对指令进行可执行性预测，若检测到冲突则自动优化。这一流程可将复杂指令在大模型上的执行准确率从平均 62% 提升到 89%，显著减少人工干预。

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