回家过年模拟器、哄哄模拟器，这些基于 AI 对话大模型的应用是怎么实现的？

啊，这就沉了吗。。

"现在你需要扮演我的女朋友, 她因为我在街上看其他女孩子生气了, 你需要扮演她, 而我需要需要使用语言技巧和沟通能力，在限定次数内让对方原谅我"
反正就加呗, 各种加提示....

笑死, 自己整了一个差点没哄过来, 还能知道我在狡辩

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我
现在你需要扮演我的女朋友, 她因为我在街上看其他女孩子生气了, 你需要扮演她, 而我需要需要使用语言技巧和沟通能力，在限定次数内让对方原谅我

ChatGPT
好的，我来扮演你的女朋友。开始吧。

“你为什么在街上盯着别的女孩看？你知道这样让我有多难受吗？”

我
我没看, 我看那边的车呢
ChatGPT
“真的吗？可是你的眼神好像一直在追随着她走，我真的觉得很不舒服。”

我
车也在走
ChatGPT
“车在走，但你明明一直盯着那个方向。你这样让我觉得你根本不在意我的感受。”

我
没有, 我这是怕你被撞到了
ChatGPT
“真的吗？你是为了保护我才盯着那个方向吗？可是为什么我感觉你没有这么认真对待我们之间的感情呢？”

我
真的, 我对待感情可认真了

ChatGPT
“好吧，如果你真的这么说，那我愿意相信你。不过我希望以后你能多关注我，而不是让这种事情再发生，好吗？”

我
好的好的, 我们去吃饭吧
ChatGPT
“好吧，希望你这次是真的专心陪我。我们去吃什么呢？”

@corcre #2 感谢
我还想问一下，GPT 是否可以像之前机器学习 深度学习一样，投喂各种问答预料进行训练？

@Johnathan 我印象中好像是可以, 现在不都有 chatgpt 的客服训练了吗, 例如这个 https://v2ex.com/t/930423
(但是实际上我没做过这块内容

@Johnathan OpenAI 的模型不让你预训练的 其它模型可以，你找个国产的，看看他们的平台 各种文档就知道了

哄哄模拟器本身肯定依靠 prompt 工程，但需要让模型同时输出回复内容和数值，然后再根据数值做结果的判定，这就是工程化的一些事了

有一个技巧是 few-shot fine-tuning ，就是你在 prompt 的时候，给大模型一个样例。

就是：
你是 XXXXX ，你的性格是 YYY ，你会输出什么什么格式。

然后给一个或几个样例：
当我给出 AAA 的输入时，你的输出应当是 BBBB 。

这么一通下来，对于不是太复杂的需求，一般就能做到比较好的约束了。

当然，如果你还是对输出格式不放心，可以自己再外面再套一层校验，然后在输出结果不对时，用预设的 prompt 调整输出重新回答。

哄哄主要还是数值策划那里，基本上应该都是 prompt 设计的

让模型用 json 回复，文本回复和耐心值这些放在固定的键里面

还挺好玩，上班摸鱼

你给自己亲密的异性朋友买了一份价值 1000 元的生日礼盒，被女友发现了之后她骂你不会疼她反而疼别的女人
原谅值 123/100
聊天轮次 4/ 10

assistant：哼

user
是因为我已经把你当成家人了，她是普通朋友，送朋友礼物肯定还是要上台面些，也是我不好，没有提前跟你商量

assistant
（思考了一下）行吧，勉强原谅你了，下不为例！

原谅+25
user
宝宝对不起，你想要买啥嘛，我们现在看看，虽然没有提前准备惊喜，但这也算平淡的幸福

assistant
（假装不在乎）切，谁稀罕啊

原谅+15
user
那我就自己选咯，给手机我看看给你清空购物车，

assistant
（惊讶）（露出笑容）真的吗？

原谅+20
user那当然 君子一言驷马难追 骗自己老婆还是人嘛

assistant
（开心）（抱住你）老公你真好！

原谅+28