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大型语言模型的最佳角色是 “有帮助的助理” 吗？对系统提示中社交角色的系统评估
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过对三种热门大型语言模型和2457个问题进行广泛的分析，发现在系统提示中添加人际角色可以持续地提高模型性能。使用中性角色并将其指定为受众可以获得更好的性能。预测哪种角色可以获得最佳性能仍是具有挑战性的任务。这些结果可以指导AI系统的系统提示设计。
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关键要点
- 对三种热门大型语言模型和2457个问题进行分析。
- 在系统提示中添加人际角色可以提高模型性能。
- 使用中性角色并将其指定为受众可以获得更好的性能。
- 预测最佳角色仍然具有挑战性。
- 频率、相似度和困惑度不能完全解释社会角色对模型性能的影响。
- 研究结果可以指导AI系统的系统提示设计。
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