Modele LLM słabo radzą sobie ze zmieniającymi się preferencjami użytkowników
Najnowsze badania wykazują, że modele językowe nie potrafią adaptować się do ewoluujących preferencji użytkownika, często polegając na nieaktualnych danych historycznych. Chociaż modele dobrze radzą sobie z wyborem strategii w testach wielokrotnego wyboru, podczas generowania otwartego odnotowano spadek kalibracji o 35–46%.