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这篇论文简要介绍了“大型语言模型中的角色扮演”，该论文讨论了如何将大型语言模型视为角色扮演者，以更好地理解它们的运作方式。作者强调了大型语言模型与人类语言理解的不同之处，指出它们通过预测下一个最可能出现的词来学习，而不是像人类那样理解、思考等。论文提出了将模型视为角色扮演者的概念，模型通过在对话中定义角色并扮演角色来生成连贯的回答。这些角色取自训练数据集中的不同文本来源，类似于角色的叠加，最终形成一个具有连贯性的角色。作者还介绍了与大型语言模型互动时的角色变化和如何将其视为全面的角色扮演代理。这一概念对于理解大型语言模型的工作方式以及处理伦理问题和自我保护方面具有重要意义。
论文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-023-06647-8
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