Эта статья является зеркальной статьёй машинного перевода, пожалуйста, нажмите здесь, чтобы перейти к оригиналу.

Вид: 1659|Ответ: 1

[ИИ] (8) Введение в систему диалоговых ролей, пользователя и помощника больших моделей

[Скопировать ссылку]
Опубликовано 28.02.2025 09:45:00 | | |
Модель чата принимает серию сообщений в качестве входных данных и возвращает сообщение, сгенерированное моделью, в качестве выхода.

Хотя формат чата позволяет легко вести несколько раундов разговоров, он одинаково подходит для однораундовых задач без разговоров. Пример вызова API:

Параметр сообщений — самый важный параметр в методе createChatCompletion, который содержит несколько объектов сообщений. Каждое сообщение имеет свою роль и может бытьsystem、user、assistantЛюбой из них.

  • user: Представляет сообщение, отправленное пользователем, то есть вопрос или инструкцию, введённую пользователем. В приведённом выше коде второе и четвёртое сообщения относятся к типу user.
  • ассистент: представляет ответ или ответ, данный чат-ботом, вызывая алгоритм ИИ. В приведённом выше коде третье сообщение — это сообщение типа ассистента.
  • system: Представляет сообщение, отправленное системой или клиентом через код. Цель системных сообщений — предоставлять дополнительные указания или инструкции ассистенту, чтобы он мог лучше реагировать.


Чат начинается с сообщения типа системы, за которым следуют чередующиеся сообщения пользователя и ассистента. Система типа сообщений может помочь задать поведение ассистента и подсказать, как он должен отвечать на вопрос пользователя, например, системное сообщение «Вы очень полезный ассистент ИИ» из приведённого выше примера.

Весь список сообщений может быть очень коротким, с одним сообщением или очень длинным, занимающим несколько страниц.

История чата также важна при взаимодействии с чат-ботом, так как инструкции пользователя могут потребовать ссылки на предыдущие сообщения. В примере кода выше последний вопрос пользователя: «Кто чемпион?» «Это имеет смысл только тогда, когда в предыдущих новостях упоминается чемпионат мира 2022 года.

Поскольку модель машинного обучения не содержит памяти предыдущих запросов, она должна предоставлять всю релевантную информацию в ходе разговора. Если диалог не вписывается в лимит токенов модели, требуется некоторое сокращение.





Предыдущий:Personal Home IP-KVM Open Source проект и обзор устройства
Следующий:Плагин для выделения кода prismjs вводит проблему всех языковых порядков
 Хозяин| Опубликовано 27.03.2025 09:08:35 |
Отказ:
Всё программное обеспечение, программные материалы или статьи, публикуемые Code Farmer Network, предназначены исключительно для учебных и исследовательских целей; Вышеуказанный контент не должен использоваться в коммерческих или незаконных целях, иначе пользователи несут все последствия. Информация на этом сайте взята из Интернета, и споры по авторским правам не имеют отношения к этому сайту. Вы должны полностью удалить вышеуказанный контент с компьютера в течение 24 часов после загрузки. Если вам нравится программа, пожалуйста, поддержите подлинное программное обеспечение, купите регистрацию и получите лучшие подлинные услуги. Если есть нарушение, пожалуйста, свяжитесь с нами по электронной почте.

Mail To:help@itsvse.com