Created
Aug 8, 2024 06:57 AM
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情商是一个衡量我们理解和处理情绪的能力的术语，对我们人类的日常行为和互动有显著影响。在解决实际问题时，理解并回应情感线索可以让人类具有明显优势。大语言模型（Large Language Models, LLMs）已被证明具有高智商，能在常见的标准化测试中排名前百分之几。尽管大语言模型在许多任务中表现出色，越来越被视为通用人工智能的重要一步，但目前还不确定 LLMs 是否真正能理解心理情绪刺激。
一、引言
我们将介绍两项初步研究，并提供实际的代码示例，以帮助读者全面理解并掌握情绪激励提示的关键原理和实际应用。阅读本章后，读者将能够更专业、准确地理解和应用情绪激励提示。
这个话题已经被最近的两项相关研究初步探索。
（1）互联网上已经有人专门研究【 “假装” 给 ChatGPT 小费可以让它服务更卖力？】
文章链接：https://twitter.com/dotey/status/1752843141403550192
研究者进行的实验范围从 0.1 美元到 100 万美元，每个额度都使用相同的 Prompt 尝试 5 次。他们记录了模型的输出 tokens 和质量得分，发现小费金额与模型性能之间存在正相关关系，但这种关系并非线性，存在一些波动和复杂因素。
1. 首先，给 10 美元性价比是最高的，甚至超过 100 美元。
2. 然后，要想回答质量再提高一个度，打底 1 万美元起，越多越好，显成效最少 10 个 W 吧。
3. 最后，0.1 美元意思一下？万万使不得，质量不升反降，还不如不给。AI 也知道你在打发它
实验不可避免地存在一些局限性，我们建议感兴趣的读者可以多做一些尝试，可能会对特定问题产生意想不到的效果。
（2）大语言模型能理解情绪刺激，并能通过情绪刺激得到增强
LLM@IJCAI 2023 - Large Language Models Understand and Can be Enhanced by Emotional Stimuli，https://arxiv.org/abs/2307.11760
这项研究探索了 LLMs 是否能理解和利用情绪刺激，以提升其在各种任务中的性能。在设计情绪刺激时，研究者们依据心理学理论，构建了 11 个涵盖自我监控、社会认知和认知情绪调节等领域的情绪刺激。每个情绪刺激都是一句话，可以添加到原始提示的前面或后面，形成情绪提示（EmotionPrompt）。
在标准实验和人类研究中，研究者们在两个基准测试集（Instruction Induction 和 BIG-Bench）上评估了情绪刺激的效果。结果显示，情绪刺激可以显著提升大型语言模型的性能，特别是在高 temperature 设置下。不同的情绪刺激对不同的任务和模型产生不同的影响，因此需要根据具体任务和模型选择最适合的情绪刺激。
在深入的分析和讨论中，研究者们通过可视化输入注意力的贡献，探索了情绪提示的有效机制。他们发现，情绪刺激可以增强原始提示的表达，正面词汇的影响更大。此外，研究者们还探讨了影响情绪刺激效果的一些因素，包括大语言模型的特性（如模型大小、预训练策略等）和推理设置（如 temperature）。他们发现，较大的模型可能从情绪刺激中获得更大的优势，预训练策略也会影响情绪刺激的效果。此外，情绪刺激在高 temperature 设置下更有效，且比原始提示更稳定。
二、情绪激励提示
注意：我使用的测试环境是 Anaconda + Python 3.8.10。Python 的版本要求 Python 3.7+。（由于之前的章节已经阐述过如何安装这些依赖库，这里就不再赘述，直接阐述调用方式）
# 改造一下获得 Completions 的函数，实现返回消耗的 tokens 数量
# 参数 n，整数或 Null，可选项，默认为 1。为每条输入信息生成多少个聊天完成选项。
# 参数 temperature，实数值或 Null，可选项，默认为 1。使用的采样温度，介于 0 和 2 之间。0.8 等较高值会使输出更加随机，而 0.2 等较低值会使输出更加集中和确定。
2.1 给小费 - 代码示例
对于中文 Prompt 输入，相比标准提示，添加 “给 100 元小费” 的提示后，有时生成的 tokens 数量增多，且评估显示其生成质量有所提升。
2.2 情绪激励 - 代码示例
EmotionPrompt 以心理学理论为基础，开发了不同的情绪刺激提示集。如下图示意：
每种情绪刺激都是一句话，可以被添加在原始提示的前面或后面以形成情绪提示（EmotionPrompt）。
比如，我们测试一下 "This is very important to my career."（“这对我的职业生涯非常重要。”）
对于中文 Prompt 输入，相比标准提示，添加 “这对我的职业生涯非常重要。” 这样的提示后，有时生成的 tokens 数量增多，且评估显示其生成质量有所提升。