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个性化大模型技术实践.pdf

上传人: 张** 编号:155329 2024-02-15 36页 11.52MB

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本文主要探讨了个性化大模型的技术实践及其在对话系统中的应用。文章提出,个性化大模型整合了知识、个性、情感和记忆四个方面,旨在打造类人对话智能体。其中,知识幻觉是该模型应用的核心挑战之一,而数据质量、模型规模和检索/工具增强等措施可以减少知识幻觉。文章还提到,个性化对话需要满足稳定准确的人设、鲜明的语言风格、逻辑自洽的三观和有偏好的个性化对话四个要求。此外,细粒度的人格定义及组合对于实现个性化的对话生成至关重要。最后,文章总结了个性化大模型的关键要点,并提出了未来的发展方向。
"个性化大模型如何实现知识与个性的结合?" "如何通过大数据和模型训练减少知识幻觉?" "细粒度人格定义在大模型对话中的应用有哪些优势?"
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