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Tifa-Deepsex-14b-CoT在角色扮演场景中如何发挥优势?

2025-09-10 3.5 K

该模型在角色扮演场景的表现主要体现在三个维度:

1. 角色一致性

通过RLHF强化学习优化,能精准理解角色卡设定(背景/性格/台词风格),保持长期对话中角色行为的连贯性。例如输入”中世纪骑士”设定后,模型会自动采用古朴用语并保持骑士精神的行为模式。

2. 交互深度

  • 支持多轮复杂对话(128k上下文)
  • 能主动发展剧情线索
  • 对模糊指令具有良好补全能力

3. 参数调控

通过调整temperature(0.3-1.0)控制回答创意度,repeat_penalty(1.0-1.5)防止内容重复。典型配置示例:
--temp 0.7 --repeat_penalty 1.1

实际使用中建议:先明确定义角色基础设定(200-500字),再通过渐进式对话逐步丰富细节,模型会自动学习和维持角色特征。

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