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通过语言效能刺激提升大型语言模型的自我效能和表现
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种语言效能刺激（VES）方法，通过鼓励性、挑衅性和批判性语言提示，提升大型语言模型在零样本任务中的表现。实验结果表明，这三种刺激有效提高了模型的任务表现，且不同模型对刺激的反应存在差异，为后续研究提供了新视角。
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关键要点
- 提出了一种语言效能刺激（VES）方法，旨在提升大型语言模型在零样本任务中的表现。
- VES方法结合了鼓励性、挑衅性和批判性的语言提示。
- 实验结果显示，这三种语言效能刺激有效提高了模型的任务表现。
- 不同模型对语言刺激的反应存在差异，提供了新的研究视角。
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