ChatGPT 对话流畅性与连贯性建模探究

本研究深入探讨 ChatGPT 技术中关于对话流畅性与连贯性的建模方法。具体涵盖：

  • 模型训练与优化: 剖析 ChatGPT 如何通过大规模语料训练，以及如何运用强化学习等手段持续优化模型，提升对话的自然流畅度。
  • 上下文理解与记忆机制: 解释 ChatGPT 如何有效理解和记忆对话上下文，从而生成前后一致、逻辑连贯的回复。
  • 多轮对话策略: 揭示 ChatGPT 在多轮对话中如何进行策略选择，例如话题引导、信息补充、问答逻辑等，确保对话的连贯性和信息完整性。
  • 语言风格迁移: 阐述 ChatGPT 如何根据用户偏好或特定场景需求，灵活调整语言风格，生成更具个性化和情景化的对话内容。