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大模型包括部署微调prompt/Agent应用开发、知识库增强、数据库增强、知识图谱增强、自然语言处理、多模态等大模型应用开发内容 从0起步扬帆起航。
基于Dify的QA数据集构建附代码Qwen-2-7B和GLM-4-9B大模型届的比亚迪秦L文擎毕昇和Dify大模型开发平台模式对比Qwen-VL图文多模态大模型微调指南从零开始的Ollama指南部署私域大模型基于Dify的智能分类方案大模型结合KNN算法附代码OpenCompass大模型测评工具一文读懂多模态大模型基础架构大模型管理平台one-api使用指南大模型RAG、ROG、RCG概念科普RAGOnMedicalKG大模型结合知识图谱的RAG实现DSPy变革式大模型应用开发最简明的Few-shot Prompt指南Semantic Kernel微软大模型开发框架——LangChain 替代对话大模型Prompt是否需要礼貌点 文章目录 大模型相关目录 随着人工智能技术的飞速发展对话大模型如GPT-3、ChatGLM等已经能够以极高的准确性和流畅度与人类进行交互。这些模型在提升生产效率、优化用户体验等方面发挥着重要作用。在使用这些模型时一个值得探讨的问题是否需要在与语言模型的交往中体现基本的礼貌给予合理的尊重礼貌的用语会不会提升大模型表现
有研究就摘要总结、偏见检测两部分内容对大模型进行了检测。 最终得出的结论可能与你的认知有所出入
提示语句的礼貌程度为最高(8分)时模型的得分为60.02%明显高于最低礼貌程度(1分)时的51.93%。另一个值得关注的现象是过于谦卑的语气在有些情况下也会影响模型的表现。以中文测试为例当礼貌程度达到最高(8分)时ChatGLM3在C-Eval测试中的分数为20.58%低于6-7分时的21%左右。这或许与中国文化中逊于人的传统价值观有关过于卑躬屈膝反而会让人产生不自信、不专业的印象。
在与对话大模型交互时研究发现无论输入的礼貌程度如何ROUGE-L和BERTScore这两种评估文本生成质量的指标分数都保持稳定。然而对于不同的模型输出的长度会随着礼貌程度的变化而变化。例如对于GPT模型当输入的礼貌程度降低时输出的长度也会相应减少。对于Llama模型降低礼貌程度通常会导致对话长度的缩短但如果是极其不礼貌的输入对话长度反而会显著增加。这种趋势可能是因为在需要详细描述或指令的场景中人们更倾向于使用礼貌和正式的语言从而导致输出内容更长。
因此在设计提示语句时我们需要格外注意语气的得体程度。追求一种中庸之道既不过于简陋粗鲁又避免过分谦卑逊色让语气保持在一个恰到好处的亲和且专业的程度。这不仅有利于优化语言模型的输出质量也更加贴合不同文化背景下的沟通习惯。
从更深层次来看这个研究结果启发我们反思了语言模型与人类的关系。语言模型之所以能模仿人性化行为根源在于它们是通过学习海量人类语料而训练出来的。它们所体现出的特质其实就是对人类文明的一种映射与延伸。所以如果你的用户群跨越许多不同的文化和语言那么在开发提示时你应该牢记这一点。
