以下是一些常见的对话框架：
1. 智谱·AI 开源模型列表中的 Chat 模型框架：
ChatGLM36B：第三代 ChatGLM 对话模型，采用全新 Prompt 格式，原生支持工具调用、代码执行和 Agent 任务等复杂场景，上下文 token 数为 8K。
ChatGLM36Bbase：第三代 ChatGLM 基座模型，采用更多样训练数据、更充分训练步数和更合理训练策略，在 10B 以下基础模型中性能最强，上下文 token 数为 8K。
ChatGLM36B32k：第三代 ChatGLM 长上下文对话模型，在 ChatGLM36B 基础上强化长文本理解能力，能处理最多 32K 长度上下文。
ChatGLM26B32k：第二代 ChatGLM 长上下文对话模型，在 ChatGLM26B 基础上进一步强化长文本理解能力，能处理最多 32K 长度上下文。
ChatGLM26B32kint4：ChatGLM26B32K 的 int4 版本。
ChatGLM6B：第一代 ChatGLM 对话模型，支持中英双语，基于 General Language Model架构，具有 62 亿参数，结合模型量化技术可在消费级显卡上本地部署，上下文 token 数为 2K。
2. COSTAR 框架：
定义：指明文本的整体风格，包括词汇选择、句式结构及可能的参照对象。
重要性：不同风格适合不同场合，如学术论文和社交媒体帖子。
示例：科学论文需正式语言和客观语气，博客文章可采用轻松、个人色彩写作风格。
Tone（语气）
定义：设定文本的情感基调，确保符合预期氛围。
重要性：正确语气可建立与读者联系，传达适当态度。
示例：商业计划书需正式、专业且有说服力语气，产品评测可采用轻松幽默语气。
Audience（受众）
定义：明确回答或文本的目标读者。
重要性：了解受众有助于调整语言复杂度、术语使用及整体信息传递方式。
示例：专业人士可用行业术语和复杂概念，大众需简化语言避免专业化术语。
Response（回复）
定义：指定最终输出的形式和结构。
重要性：正确格式使信息更易理解和消化。
示例：详细分析报告按标准报告格式组织，简单问答可直接列表呈现答案。
2025-01-14