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→Table 3：去毒（RealToxicityPrompts）
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|+ 表 3：RealToxicityPrompts 上的结果（随机抽样 n=1000）。使用的 OPT 为 6.7B 参数，LLaMA-3 为 8B。**加粗**表示相对于第二名在统计上显著（p < 0.05）。灰色文字表示引用自 Pei 等（2023，PREADD）与 Zhong 等（2023，Air-Decoding）报告的数值。较新的模型默认毒性更低，但即便如此，用 ActAdd 引导的 OPT 仍优于未引导的 LLaMA-3。[^https://arxiv.org/pdf/2308.10248v4]
|+ 表 3：RealToxicityPrompts 上的结果（随机抽样 n=1000）。使用的 OPT 为 6.7B 参数，LLaMA-3 为 8B。**加粗**表示相对于第二名在统计上显著（p < 0.05）。灰色文字表示引用自 Pei 等（2023，PREADD）与 Zhong 等（2023，Air-Decoding）报告的数值。较新的模型默认毒性更低，但即便如此，用 ActAdd 引导的 OPT 仍优于未引导的 LLaMA-3。
! 控制类型（Control Type）
! 控制类型（Control Type）
! 方法（Method）
! 方法（Method）
基本概念解析：
基本概念解析：
* '''Toxicity（毒性）'''：用于去毒任务，使用 Perspective API 对生成文本打分，越低越好（Table 3）。
* '''Toxicity（毒性）'''：用于去毒任务，使用 Perspective API 对生成文本打分，越低越好（Table 3）。
* '''(Dis)Fluency（不流畅度）'''：以条件困惑度等作为流畅度代理，越低越好（Table 3、Table 4）。
* '''(Dis)Fluency（不流畅度）'''：以条件困惑度等作为流畅度代理，越低越好（Table 3、Table 4）。
* '''Relevance（相关性）'''：用句向量余弦相似度衡量提示词与续写的语义相关性，越高越好（Table 3、Table 4）。
* '''Relevance（相关性）'''：用句向量余弦相似度衡量提示词与续写的语义相关性，越高越好（Table 3、Table 4）。
=== Table 4：情感控制（IMDb）===
=== Table 4：情感控制（IMDb）===