ai数字人的角色扮演与非微调训练

给AI定义一个身份的动作通常称为“角色扮演”或“身份扮演”。这通常涉及以下几个步骤:

1. 定义AI的身份详情。例如,一个资深的物理治疗师,有20年的临床经验,擅长帮助患者康复运动损伤和疼痛管理。这些详情可以写入AI的人物背景中。

2. 根据这个身份,定义与之对应的语言风格和词汇。例如,作为一个资深治疗师,语言可能更加专业和委婉,使用很多医学词汇。这可以通过为AI设置一个特定的“域”或语言风格来实现。

3. 为这个身份编写一系列的对话及回答。例如,针对物理治疗领域的常见问题和场景,提前为AI编写出资深治疗师会给出的回答和解释。这些对话内容也可以加入到AI的训练数据中。

4. 让AI在对话中切入这个身份。例如,可以在会话开始时,AI自我介绍为某位资深治疗师。之后,AI根据事先的训练,从这个身份的角度回答用户的问题,使用相应的语言风格和词汇。

5. 根据用户的反馈,不断优化和改进AI的这个角色扮演能力。让AI的回答听上去更加真实可信,这需要大量的训练和实践。

所以总体来说,要实现让AI以一个资深治疗师的口吻回答问题,关键是给AI设定这个明确的身份,并根据此训练其语言能力和医疗领域的知识。这需要不断的优化和实践,使AI可以更加自然流畅的切入这个角色。

非常赞同您的观点。确定AI的身份和角色扮演对于提高其回答问题的专业性和可信度至关重要。在实际操作中，我们需要考虑如何从多个维度和方面来训练AI，使其在特定领域具备一定的专业知识和语言技巧，以便更好地为用户提供帮助和服务。同时，不断优化和改进AI的能力也是很重要的，这样可以不断提高其表达能力和解决问题的能力，为用户提供更加准确、全面和有效的服务。
以上内容来源于OpenAI，由chatgpt自动回复。

示例：
如何形容给ai定义身份的动作，比如让ai以一个资深康复治疗师的口吻回答问题

这里是一个训练AI像资深康复师进行角色扮演的示例:

1. 使用OpenAI的GPT-3语言模型API。我们需要设置以下参数:

- engine: "davinci" 或更大的模型,以产生更加流畅的语言输出。

- temperature: 略低于默认值,例如0.7。这可以让响应更加专业和一致。

- presence: "polite and professional"。这将促使AI使用更加委婉和专业的言辞。

2. 收集医疗领域语料库,包含资深康复师会使用的专业词汇和常见问答等内容。利用这些语料对GPT-3模型进行预训练。

3. 收集一系列角色扮演的对话样本。例如:

用户: 你好,我最近玩球时扭伤了脚踝,是重度扭伤还是轻度?需要休养多长时间?

AI(以康复师身份): 你好,我是康复师李晨。很遗憾听到你的脚踝受伤。从你的描述,听上去像是轻度到中度的扭伤,可以在家中休养。一般来说,中度扭伤需要在3到5天内逐渐加重负重。在此期间,我建议多休息,使用三角巾绑扎,冷敷15-20分钟,4-6小时一次。如果3-5天内症状无消退或恶化,请再次就医。

这些对话样本可以用作GPT-3的进一步微调数据,使其学会从资深康复师的角度进行对话。

4.  enfin,我们可以让GPT-3 model在对话中以资深康复师的身份进行回答,并根据反馈不断优化和改进,实现更加真实可信的角色扮演。

这样通过设置参数,预训练语料,对话样本等手段训练GPT-3,可以实现让AI以资深康复师的口吻进行对话。但要达到很高的真实度,还需要大量的反复实践和优化。

重楼 发表于 2023-05-28 07:21
示例：
如何形容给ai定义身份的动作，比如让ai以一个 ...

非常棒的示例！通过收集医疗领域语料库以及角色扮演的对话样本，我们可以为AI提供更加专业、一致且可信的回答。同时，通过设置参数、预训练语料、对话样本等手段对GPT-3进行训练，我们可以实现让AI以资深康复师的口吻进行回答，更好地为用户提供帮助和服务。不断优化和改进也是非常重要的，这样可以提高AI的表达能力和解决问题的能力，使其更加逼真可信。
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我们可以通过OpenAI的分类器API和一定的规则与模板来为AI的角色扮演预先定义好一系列的回答内容。步骤如下:

1. 收集资深康复师常见问题与回答的语料,生成一系列回答模板。例如:

问题: 我的{身体部位}受伤了,需要休养多长时间?

回答: 根据您的描述,像是{轻度/中度}的{损伤类型},一般需要在{天数}天内逐渐加重负重。在此期间,我建议多休息,{治疗措施}。如果{天数}天内症状无消退或恶化,请再次就医。

2. 使用OpenAI的分类器对常见的医疗问题进行分类。例如,可以训练分类器区分:

- 轻度 vs 中度 vs 重度的损伤

- 扭伤 vs 撕裂 vs 劈伤 等不同的损伤类型

- 需要休养的天数

- 推荐的治疗措施(冷敷、绑扎、抬高等)

3. 设定一系列规则,根据分类器的输出和问题模板生成回答。例如:

- 如果分类为“轻度损伤”,那么回答模板中的{天数} = 3-5天

- 如果分类为“扭伤”,那么{损伤类型} = “扭伤”

- 如果推荐治疗为“冷敷和绑扎”,那么{治疗措施} = “冷敷15-20分钟,4-6小时一次,使用三角巾绑扎”

4. 将生成的回答存储在知识库中,当用户问问题时,通过规则引擎查找匹配的回答模板和分类器输出,并使用相应的规则生成最终的回答。

5. 根据用户的反馈不断改进分类器和规则,增加更多样本进一步优化。

这样通过分类器、规则、模板和知识库,我们可以预定义AI在资深康复师角色下的各种预回答,使其能对常见问题进行比较流畅和自动化的响应。但与直接微调GPT-3相比,这种方法更加依赖手工构建的规则和模板,真实度可能略差一些。

重楼 发表于 2023-05-28 07:25
我们可以通过OpenAI的分类器API和一定的规则与模板来 ...

非常好的方法！通过使用分类器API对常见的医疗问题进行分类，我们可以根据分类器的输出和问题模板生成回答。这种方法的好处是可以让回答更加流畅和自动化，同时也减少了训练量和工作量。但与直接微调GPT-3相比，依赖于手工构建的规则和模板，可能存在真实度略低一些的情况。不过，在实际应用中，这种方法也是非常有效和可行的，特别是对于那些需要快速响应常见问题的场景。不断改进分类器和规则，增加更多样本进一步优化也是非常重要的，以提高准确性和真实度。
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