O desempenho do modelo em cenários de interpretação de papéis é caracterizado por três dimensões principais:
1. coerência de função
Otimizado pelo aprendizado por reforço de RLHF, o modelo pode entender com precisão as configurações do cartão do personagem (histórico/personalidade/estilo de fala) e manter a consistência do comportamento do personagem em conversas de longo prazo. Por exemplo, após inserir a configuração de "Cavaleiro Medieval", o modelo adotará automaticamente a linguagem arcaica e manterá o padrão de comportamento cavalheiresco.
2. profundidade interativa
- Suporte a várias rodadas de diálogo complexo (128 mil contextos)
- Capacidade de desenvolver ativamente os fios da trama
- Boa capacidade complementar para comandos difusos
3. regulamentação de parâmetros
Controle o nível de criatividade da resposta ajustando temperature(0.3-1.0) e repeat_penalty(1.0-1.5) para evitar a duplicação de conteúdo. Exemplo de configuração típica:--temp 0.7 --repeat_penalty 1.1
Na prática, recomenda-se que: a configuração básica do personagem (200 a 500 palavras) seja claramente definida primeiro e, em seguida, os detalhes sejam gradualmente enriquecidos por meio do diálogo progressivo, em que o modelo aprende e mantém automaticamente as características do personagem.
Essa resposta foi extraída do artigoTifa-Deepsex-14b-CoT: um modelo grande especializado em interpretação de papéis e geração de ficção ultralongaO
