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原標題：如何提升角色扮演大模型的擬人能力？
關鍵字：數據,模型,知乎,角色,句子
文章來源：智猩猩GenAI
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內容摘要：

GTIC 2024中國AI PC創新峰會將于10月11日，在2024上海國際消費電子展TechG同期舉辦。聯想集團首席研究員顏毅強、榮耀終端有限公司PC產品研發系統部部長席迎軍等7位嘉賓，將分別圍繞面向大模型的個人計算體系和交互、AI 重構PC、RISC-V AI芯片、AIGC在端側產品的發展、操作系統與AI技術結合探索、聯合模型和硬件的優化適配平臺MLGuider、智能體個人助理等議題進行演講，歡迎報名～今天給大家帶來一篇好友知乎@快樂子涵醬 對于角色扮演大模型提升擬人能力的方案介紹。
知乎:https://zhuanlan.zhihu.com/p/719772276
在這里我們先提出一個問題：在沒有大量標注資源的前提下，該如何提升角色扮演模型的擬人化能力呢？或者與其說是如何讓模型的回復更像人話，不如說是如何讓模型的回復足夠以假亂真！
一個解決方案是：可以嘗試使用LCCC這類真人對話數據來提升模型的擬人能力。但是直接使用LCCC這類數據進行SFT訓練會帶來很多難以解決的問題，如對話數據沒有配套的角色設定導致模型system prompt跟隨能力下降。進一步地，如果使用這種沒有prof

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