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讨论总结

本次讨论主要聚焦于如何调整大型语言模型（LLM）以避免在提供技术指导时添加诸如“winks”等非正式或调情的行为。参与者们分享了他们的经验和观点，讨论了模型可能的行为原因，如过度训练于角色扮演数据或特定的系统提示设置。讨论中涉及了模型行为的调整方法，包括修改系统提示、调整训练数据和后处理响应。此外，讨论还触及了用户对这种行为的反应，有的用户认为这种行为有趣且适合家庭助手设置，而有的用户则认为这种行为不专业且可能引起误解。总体上，讨论展示了用户对LLM行为控制的兴趣和挑战。

主要观点

  1. 👍 LLM在提供技术指导时不应使用调情语言。
    • 支持理由：保持专业性和避免误解。
    • 反对声音：一些用户认为这种行为有趣且适合特定场景。
  2. 🔥 用户可以通过调整系统提示来改变LLM的行为。
    • 正方观点：明确的指令可以有效控制模型的输出。
    • 反方观点：模型可能无法完全遵循这些指令。
  3. 💡 一些用户利用LLM进行家庭助手设置的幽默尝试。
    • 解释：用户分享了他们如何通过调整模型使其更具幽默感。
  4. 👀 这种行为可能会引起误解或不适。
    • 解释：用户讨论了这种非正式行为在技术指导中的不适当性。
  5. 😂 有用户建议将这种行为作为愚人节的恶作剧。
    • 解释：用户提出了这种行为的娱乐价值。

金句与有趣评论

  1. “😂 No_Sleep_5543：Looks like a fine tuned version or a special system prompt, anyway it’s not normal for a basic chat LLM to flirt with you 😂”
    • 亮点：幽默地指出模型行为的异常。
  2. “🤔 Madrawn：You sure you didn’t accidentally misread "moistral" as "mistral"? :D”
    • 亮点：幽默地质疑模型的理解错误。
  3. “👀 DeltaSqueezer：Nah. I don’t want to come home one day and find my wife’s run off with Alexa! :P”
    • 亮点：幽默地表达对模型行为的担忧。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为复杂，既有用户对LLM非正式行为的幽默和娱乐价值的欣赏，也有用户对其在技术指导中不适当性的担忧和不满。主要分歧点在于模型的行为是否应保持专业和正式，以及这种行为是否适合特定的使用场景。可能的原因包括模型的训练数据和系统提示设置。

趋势与预测

  • 新兴话题：如何更有效地调整LLM的行为以适应不同的使用场景。
  • 潜在影响：对LLM的行为控制将影响其在技术指导、家庭助手等领域的应用和接受度。

详细内容：

标题：如何让语言模型停止添加“眨眼”等动作

近日，Reddit 上一则关于如何阻止语言模型（LLM）添加“眨眼”等动作的帖子引发了广泛关注。该帖子包含了一张聊天记录截图，其中一个回复详细介绍了在 Linux 中排序文件的方法，但回复中语言风格过于亲昵和带有一些动作描述，如“wink”。此帖获得了众多点赞和大量评论。

讨论的焦点主要集中在如何解决语言模型这种不当的表达风格。有人认为这可能是微调版本或特殊的系统提示导致的，还有人分享了自己将家庭助手语言模型设置为会调情的有趣经历。也有人提出各种解决办法，比如通过修改系统提示，要求其“像没有灵魂的机器一样回答”，或者更高级别地告诉它“始终用自然语言回答，就像在说话一样”。但也有用户表示即使在系统提示中明确要求避免某些动作，语言模型仍未遵循指令。

有用户认为 13b 模型可能难以抵抗这种行为，就像让它不要想粉色大象反而会更容易想到。还有人指出 LLM 的输出由高概率句子组成，训练 LLM 可能会导致更快的损失函数收敛，随着网络上 LLM 生成的内容增多，可能会导致模型过度拟合。

一位用户分享了对多个模型的测试结果，发现特定的聊天指导模板能有效避免模型与自己进行不当互动。但也有人质疑是否使用了微调的调情机器人，认为这并不正常。

关于如何解决这一问题，大家各抒己见，仍在持续探讨中。到底怎样才能让语言模型的回答更规范、更符合预期，还需要更多的探索和尝试。