大型語言模型精準預測線上聊天失控場面，成本更低效果更好

在各大網路論壇和社交平臺，我們經常看到原本理性的討論逐漸偏離主題，最終演變成充滿火藥味的人身攻擊。這種情況不僅破壞網友交流品質，更可能助長網路霸凌等有害行為。

傳統的預測模型雖然能偵測這類對話失控現象，但往往需要針對特定平臺進行資料訓練，不僅適用範圍有限，開發成本也相當高昂。為瞭解決這個問題，筑波大學的研究團隊獨闢蹊徑，直接運用未經訓練的大型語言模型（LLM）來進行「零樣本預測」。

研究結果令人驚艷！這些未經特製化訓練的LLM模型，其預測準確度竟能與經過精心調校的深度學習模型相媲美，某些情況下甚至表現更為優異。這項突破性發現已發表在《IEEE Access》期刊上。

這意味著平臺經營者現在能以更低成本打造高效的內容審查工具，只需運用現成的通用型LLM，就能為不同平臺營造更健康的網路交流環境。這項技術突破可望大幅改善全球網路社群的互動品質，讓網友們回歸理性對話的初衷。

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