让LLM自己提出更适合自己理解的问题。
发现了，GPT自我改进模型的潜力。
为了更充分利用大模型的复述能力。提出了两步RAR
用更好的LLM复述，让更小的模型回答。
vicuna-13b-v1.5：基于llama2的模型
对于较小的模型，在复述问题时，会产生扰动，与人的意图差距大。
复述后的问题是可迁移的。
让大语言模型自主复述，打破与人类对话的壁垒 Rephrase and Respond: Let Large Language Models Ask Better Questions for Thems
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转载自blog.csdn.net/adreammaker/article/details/134552794
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