対話能力分析
(1)100万文字の対話記憶を実現し、テストでは50ラウンド前の対話の詳細を正確に呼び出す「コンテキストウィンドウ拡張技術」、(2)長時間の対話でもアバターの設定が流れないようにする「キャラクター一貫性維持機構」、92%のキャラクター属性維持精度、(3)対話の核心を自動的に認識する「動的焦点調整モジュール」。(3)対話の核心を自動認識し、深い議論を維持する「動的焦点調整モジュール」。医療相談のシミュレーションテストでは、病歴の完全な収集を完了するモデルの成功率は89%に達し、これは専門的な医療対話システムよりも優れています。
技術的な実装の面では、このモデルはハイブリッドなアテンションメカニズムを採用している：ローカルなアテンションは即時の相互作用を処理し、グローバルなアテンションは主要なトピックラインを維持する。開発者は、max_lengthパラメータ（500-1000を推奨）を調整することで、1ラウンドの応答の長さを制御することができ、top_k=60に設定することで、多様性と関連性の出力の最適なバランスを得ることができる。また、top_k=60に設定することで、多様性と関連性の最適なバランスを得ることができる。実際の応用データでは、教育個別指導シナリオにおける平均対話ラウンド数は14.7ラウンドに達し、類似モデルよりも大幅に優れている。
この答えは記事から得たものである。Tifa-DeepsexV2-7b-MGRPO: ロールプレイと複雑なダイアログをサポートし、32bを超えるパフォーマンスを持つモデル (ワンクリックインストールパッケージ付き)について
