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  1. 假设我正在与一个70B+的大型语言模型（如Llama-3.1或Qwen2）进行交流，但不是用英语，而是用西班牙语。如果我将系统上下文和指令模式设置为西班牙语，这会提高生成文本的质量，还是会负面影响结果？

  2. 我注意到大多数微调模型在其他语言中的表现比原始模型弱得多。我认为这是因为微调通常使用英语数据集。在这种情况下，是否可以说在与非英语的大型语言模型交流时，最好使用原始模型或其简化版本？

讨论总结

本次讨论主要聚焦于在非英语环境下使用大型语言模型（LLM）时，如何通过更改系统提示和预训练数据来提高生成文本的质量。评论者们提出了不同的观点和建议，包括更改系统提示以指导模型以特定语言响应、在训练模型时加入目标语言的大量预训练数据等。讨论中还涉及了在非英语语言中进行角色扮演或故事写作时，使用英语描述是否更有效的问题。

主要观点

  1. 👍 更改系统提示可以指导模型以特定语言响应
    • 支持理由：这种做法不会对生成文本的质量产生负面影响。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 在训练模型时加入目标语言的大量预训练数据
    • 正方观点：使用非英语语言与LLM交流时，预训练数据的质量和数量对生成文本的质量有显著影响。
    • 反方观点：无
  3. 💡 在非英语语言中进行角色扮演或故事写作时，使用英语描述是否更有效
    • 解释：评论者不确定使用英语描述是否比直接使用目标语言更好，认为这种判断非常主观，难以做出决定。

金句与有趣评论

  1. “😂 mahiatlinux：You could change the system prompt to tell it to always respond in Spanish (or your desired language) I guess.”
    • 亮点：简洁明了地提出了通过更改系统提示来指导模型以特定语言响应的方法。
  2. “🤔 Blizado：I often want to do RP or story writing in a non english language but I’m still not sure if it is better to make the description part of the prompt in english or directly in the target language.”
    • 亮点：提出了在非英语语言中进行角色扮演或故事写作时，使用英语描述是否更有效的问题。
  3. “👀 nero10578：It’s better to throw a bunch of pre training data in whatever language you want to use it in first.”
    • 亮点：强调了在训练模型时加入目标语言的大量预训练数据的重要性。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，评论者们提出了建设性的建议和观点。主要分歧点在于在非英语语言中进行角色扮演或故事写作时，使用英语描述是否更有效的问题，这涉及到主观判断和实际操作的复杂性。

趋势与预测

  • 新兴话题：如何更有效地在非英语环境下使用大型语言模型（LLM），特别是在角色扮演和故事写作领域。
  • 潜在影响：改进非英语语言的生成文本质量，可能会促进多语言环境下LLM的应用和发展。