构建一个良好的提示或者提供典型的对话？关于基于人物的对话生成的上下文学习研究

 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。

通过在高质量的真实人类中文对话数据集上对大型语言模型（LLMs）在基于角色的对话生成中的上下文学习能力进行广泛实验，我们的工作填补了上下文学习研究在人类对话生成领域的空白。从实验结果中，我们得出了三个结论：1）调整提示指令是改善生成质量最直接、最有效、最经济的方法；2）随机检索演示（demos）可以取得最好的结果，可能是因为其更大的多样性和有效信息的数量；与查询上下文完全相同的检索演示的表现...

通过实验，研究人员发现调整提示指令是改善生成质量的最有效方法，随机检索演示可以取得最好的结果，增加演示数量可以提高对话性能。

增加演示数量 生成质量 结果 调整提示指令 随机检索演示
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