基于大型语言模型的零射击提示在开放域人机对话中的角色扮演
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。采用角色扮演零样本提示作为一种高效且经济有效的方法，本研究使用能遵守指令的多语言 LLM（Beeching 等，2023 年）进行开放领域对话，并设计了一个提示系统，与 Vicuna（Chiang 等，2023 年）模型相结合，产生与精调模型在两个不同任务的人类评估中相匹配甚至超越的对话代理。
本文研究了使用大型语言模型作为人机交互（HRI）的模型的潜力，并在三个社交数据集上进行了实验。结果显示，大型语言模型能够实现与定制模型相当的性能。同时，文章还讨论了当前的限制。研究结果表明，大型语言模型为人机交互的人类建模提供了一种有前途但不完整的方法。
