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本技术介绍了一种创新的历史人物风格模拟大模型构建技术与设备，旨在为历史人物角色扮演提供技术支持。该技术通过分析历史人物的作品和生平，构建出能够产出与苏轼风格相匹配文本的大模型。背景技术随着人工智能(AI)和自然语言处理(NLP)技术的快速发展，基于大规模预训练语言模型(如GPT、BERT等)的技术已经在多个领域取得了显著成果。这些模型在生成与理解现代语言方面展现出了强大的能力，广泛应用于智能助手、自动翻译、内容生成等领域。随着人工智能技术的进步，特别是在自然语言处理和大模型方面的突破，如何通过技术手段再现或模拟历史人物人格特质、文学风格及思想深度，成为一个具有重大意义的研究课题。现有的大模型虽然在模拟现代语言和行为方面取得了一定的成果，但在再现历史人物，尤其文化深厚、个性鲜明的人物时，仍然面临巨大挑战。例如，如何让模型理解并再现历史人物的思维方式、表达习惯，以及如何在对话中融入特定历史人物的历史背景、典故和思想体系，这些问题在现有技术中尚未得到有效解决。此外，现有的大语言模型由于在预训练过程中学习了大量的现代知识和信息，这些知识涵盖了从科学技术到当代社会文化的广泛领域。然而，对于诸多历史人物而言，这些现代知识是他们所不应知晓和理解的。因此，当大模型在模拟历史人物时，如果生成包含现代知识的内容，就会违背历史真实感，导致模型无法准确再现历史人物的认知水平和思想深度，从而影响模型的逼真度和可信度。现有的方法是在提示语句中提醒模型遗忘相关的知识，但是这样的方法会陷入两个缺点，第一：提示语句的添加并不能完全阻止模型输出相关知识，第二点则是在用户提出相关知识时，作为历史人物的扮演模型应该是能够复述的，因此如何在大语言模型中有效隔离现代知识，确保模型只生成符合历史人物时代背景的内容但又可经教学输出非时代背景的结果成为了一项技术难题。
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