使用提示引导大语言模型模仿真实人物的语言风格
计算与语言
2024-10-08 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
大语言模型(LLMs)，如GPT系列和Llama系列，在自然语言处理、上下文理解和文本生成方面展现了强大的能力。近年来，研究人员正试图增强LLMs执行各种任务的能力，大量研究证明精心设计的提示可以显著提升LLMs在这些任务上的表现。本研究比较了三种不同的大语言模型在相同零样本提示引导下的语言风格模仿能力。同时，还比较了同一大语言模型在分别由三种不同提示引导下的模仿能力。此外，通过将思维树(ToT)提示方法应用于Llama 3，我们创建了一个具有真实人物语言风格的对话式AI。本研究使用了三种评估方法来评估LLMs和提示。结果表明，Llama 3在模仿语言风格方面表现最佳，而ToT提示方法是引导其模仿语言风格最有效的方法。使用ToT框架，我们引导Llama 3以特定个体的语言风格与用户交互，而无需修改其核心参数，从而创建了一个反映该个体语言风格的基于文本的对话式AI。
引用
@article{arxiv.2410.03848,
title = {Using Prompts to Guide Large Language Models in Imitating a Real Person's Language Style},
author = {Ziyang Chen and Stylios Moscholios},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.03848},
year = {2024}
}