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大语言模型智能体在实时语言测评中的技术与应用瓶颈
说明
尽管大语言模型在语言测评中展现出显著优势，但其仍然存在一些局限性。例如，模型在处理某些特定语境或文化背景时，可能会出现误判或偏差。模型对复杂语言现象的理解，如幽默、讽刺等，仍有待进一步优化。语言模型依赖的训练数据质量直接影响其测评结果，如果训练数据存在偏差或不完备，可能导致测评结果的准确性降低。
随着大语言模型在语言测评中应用的深入，如何确保受测者的隐私安全和数据的道德使用成为亟待解决的问题。数据的收集、存储与分析需要遵循严格的伦理规范，避免出现数据泄露或不当使用的情况。如何确保模型评测的
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