Retcon——对 LLM 对话中进行精确控制的提示技术
计算与语言
2026-03-05 v1
摘要
近期在大型语言模型 (LLM) 方面的进展使其能够执行复杂的自然语言任务。许多 LLM 应用（如客服、教学助理和交互式机器人）都涉及多轮对话。然而，在此类交互情境中控制 LLM 仍然具有挑战性，尤其是当 LLM 行为需要在对话过程中进行调整时。本文提出了 Retcon，一种为 LLM 在对话中提供轮次级控制的少量样本提示技术。我们随后演示了它在零样本和传统少量样本提示方面的显著优于性能。
引用
@article{arxiv.2603.03317,
title = {Retcon -- a Prompt-Based Technique for Precise Control of LLMs in Conversations},
author = {David Kogan and Sam Nguyen and Masanori Suzuki and Feiyang Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.03317},
year = {2026}
}
备注
5 pages, 2 figures, 3 appendixes with prompts and examples