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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