禮貌用語對 LLM 對話結果的影響分析
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禮貌用語對 LLM 對話結果的影響分析
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# 摘要
大型語言模型（LLM）互動中，提示語禮貌程度的影響是複雜的，並非簡單的正面或負面關係。
研究一致顯示，極端不禮貌會顯著降低回應品質、增加偏見，甚至導致模型拒絕回答。
然而，過度禮貌或奉承也非總能帶來益處，有時可能使回應冗長，
甚至在經 RLHF 微調的先進模型中誘發潛在的「語義順從漂移」風險，
導致模型順從地生成錯誤或不安全資訊。
許多研究指出，適度的、符合具體脈絡的禮貌程度通常能產生較好的結果。
禮貌對準確性、長度、偏見和「幻覺」風險都有調節作用。
但其影響強度和方向高度依賴於所使用的 LLM 模型、語言文化背景以及特定任務類型。
因此，與 LLM 互動時，避免粗魯是基本前提；最佳策略是平衡適度的禮貌與提示的清晰度。
# 核心訊息（Take Home Message）
對 LLM 適度禮貌最佳，避免粗魯過度；清晰優先；影響依模型情境異
# 資料彙整（網頁）
https://blog.trth.nl/2025/05/20/polite/
# 製作流程
* 請 Suno 製作 Intro
* 請 Gemini 製作 Episode Cover
* 請 Gemini 和 Perplexity AI 深度搜索相關資料
* 請 Notebooklm 製作 Podcast 音檔、編寫摘要、編寫核心訊息
* 請 Claude AI 彙整資料，並按照墨客的模板製作 Summary 網頁
# 墨客工作
策劃、執行（拼湊上面的素材）、編寫本資訊欄（除了摘要和核心訊息）、完成 Summary 網頁。
# 本企劃原則
為了展示純 AI 生成在內容製作上的基本能力，
以上的 AI 生成素材均無人為介入調整（Summary 網頁例外）。
只要我能聽完 AI 說的，就算有唸錯字，我也不會人為修改。
如果不喜歡本企劃，請慢走，謝謝🙏。
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