WikiEdge:ArXiv-2407.08995/summary

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這篇論文提出了一種名為自我提示調整（Self-Prompt Tuning）的新方法，旨在通過微調大型語言模型（LLMs）來實現自動生成角色扮演提示。主要內容包括：

1. 引言：介紹了大型語言模型（LLMs）在自然語言處理（NLP）領域的最新進展，以及角色扮演提示（role-play prompting）如何提升模型性能。指出了現有角色扮演提示策略的局限性，即任務特定性和設計勞動密集性。
2. 相關工作：回顧了指令調整（Instruction Tuning）和LLMs在角色扮演任務中的能力，以及各種複雜提示策略的研究和實踐。
3. 自我提示調整：詳細闡述了自我提示調整方法，包括構建LIMA-Role數據集和在該數據集上微調LLMs的過程。
4. 實驗：通過在8個傳統的NLP基準測試和開放式問題測試上的廣泛評估，展示了自我提示調整LLMs相較於標準指令調整基線在大多數數據集上的性能提升。
5. 結論：總結了自我提示調整作為一種自動化複雜提示策略的新途徑，並指出了研究的局限性，包括數據規模不足、角色扮演提示設計嘗試有限以及未能在更大規模參數模型上應用該方法。