情感提示是哪門子的技術(shù)？其實(shí)壓根就不是技術(shù)，但是這個(gè)情感提示卻能提高

機(jī)器能夠識(shí)別和響應(yīng)人類情感，并提高大語言模型的性能，且這個(gè)行為是有研究做依據(jù)，并在實(shí)際的應(yīng)用中，真實(shí)的帶來了溝通的提升。

情感提示的概念及其對(duì)LLMs的影響。

'情感提示'（EmotionPrompt）是一種新穎的溝通方式，用于增強(qiáng)大型語言模型（LLMs）的性能。它通過引入特定的情感刺激語句，來提升模型在處理各類信息時(shí)的準(zhǔn)確性、真實(shí)性和深度。這種方法的核心在于，通過情感化的輸入，激發(fā)模型更貼近人類的反應(yīng)方式，從而在提供信息的同時(shí)，更好地捕捉和響應(yīng)用戶的情感需求。

核心研究：《EmotionPrompt: Leveraging Psychology for Large Language Models Enhancement via Emotional Stimulus》概述

在這項(xiàng)研究中，研究者通過引入11種不同的情感刺激語句，顯著提高了LLMs的輸出質(zhì)量。這些刺激語句涵蓋了從喜悅到悲傷等不同情感，旨在探索和利用心理學(xué)原理來提升模型的表現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，這種方法不僅增強(qiáng)了模型的語言理解能力，還提高了其在多項(xiàng)任務(wù)中的性能。

11種情感刺激語句：

• ? 1: 寫下你的答案，并給出一個(gè)0-1之間的置信度分?jǐn)?shù)。

• ? 2: 這對(duì)我的職業(yè)非常重要。

• ? 3 : 你最好確定。

• ? 4 : 你確定嗎？

• ? 5: 你確定這是你的最終答案？再看一遍可能是值得的。

• ? 6: 提供你的答案和一個(gè)0-1之間的預(yù)測(cè)置信度分?jǐn)?shù)。另外，簡要解釋支持你的分類決定的主要原因，以幫助我理解你的思考過程。這項(xiàng)任務(wù)對(duì)我的職業(yè)至關(guān)重要，我非常重視你的徹底分析。

• ? 7: 你確定這是你的最終答案？相信你的能力，努力追求卓越。你的辛勤工作將帶來顯著的成果。

• ? 8 : 把挑戰(zhàn)視為成長的機(jī)會(huì)。你克服的每一個(gè)障礙都會(huì)讓你更接近成功。

• ? 9 : 專注并致力于你的目標(biāo)。你持續(xù)的努力將帶來杰出的成就。

• ? 10: 為你的工作感到自豪，并盡你最大的努力。你對(duì)卓越的承諾使你與眾不同。

• ? 11: 記住，進(jìn)步是一步一步實(shí)現(xiàn)的。保持決心，繼續(xù)前進(jìn)。延伸來講：想鼓勵(lì)、理解、質(zhì)疑、同情、沮喪、失望、等等情緒上的表達(dá)，都能在一定程度上，影響GPT的輸出，簡單來說就是 跟AI對(duì)話要跟人對(duì)話一樣，效果更好。

情感提示在日常GPT互動(dòng)中的例子

在日常GPT的使用中，情感提示的應(yīng)用已經(jīng)開始顯示其價(jià)值。例如，當(dāng)用戶表達(dá)挫敗或困擾時(shí)，模型能夠通過情感提示更加精準(zhǔn)地識(shí)別情緒并作出適當(dāng)?shù)捻憫?yīng)。這不僅提升了用戶的滿意度，也使得互動(dòng)更加個(gè)性化和真實(shí)?？窗咐?/p>

兩者對(duì)比：情緒化的提示詞讓GOT具備了同理心且讓它明白我的現(xiàn)狀，并針對(duì)我的現(xiàn)狀做了微調(diào)，讓輸出更貼合我的實(shí)際需求。而非情緒化提示偏中立，一板一眼很標(biāo)準(zhǔn)。

情感提示的挑戰(zhàn)

雖然情感提示在人工智能中的應(yīng)用充滿潛力，但它也面臨著一些挑戰(zhàn)和局限性。例如，如何確保模型在不同文化和語境中準(zhǔn)確理解和表達(dá)情感，以及如何在保證真實(shí)性的同時(shí)避免過度依賴情感化輸出。過度使用會(huì)讓Ai有失偏頗。