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我们如何让大型语言模型(LLM)真正理解并贴近人类那些难以言喻、充满细微差别的内心需求?现有的基于数值评分(如1-5分)的强化学习(RLHF)方法,就像是用一把大锤在进行精密的雕刻,它能修正明显的错误,却无法赋予作品真正的灵魂。

Text GRAD,算得上是目前最好的答案。它是一场革命,而非一次迭代。它将人机交互的焦点从“对错”的判断,转移到了“感觉”的塑造上。


一、 Text GRAD的概念:从“指令”到“心领神会”

想象一下,你是一位导演,正在指导一位演员。你不会对他说:“你的表演得分3/5,请提高到4/5。”你会说:“很好,但这里的情绪可以更内敛一些,试着通过一个微小的眼神迟疑来表达内心的挣扎,而不是直接皱眉。”

这就是Text GRAD的核心概念。

传统的LLM交互是“指令-执行”模式。你给它一个Prompt,它给你一个结果。如果结果不满意,你只能修改Prompt,重新生成,这就像是每次都重新拍摄整个场景。

Text GRAD引入了一种全新的交互模式:“生成-反馈-优化”。 它将人类(或另一个AI)提供的自然语言反馈

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