在多轮对话训练中，让模型掌握情感需求可以通过以下几种方式：
Guanaco地址：[https://huggingface.co/datasets/JosephusCheung/GuanacoDataset](https://huggingface.co/datasets/JosephusCheung/GuanacoDataset)数据集说明：一个使用Self-Instruct的主要包含中日英德的多语言指令微调数据集。chatgpt-corpus地址：[https://github.com/PlexPt/chatgpt-corpus](https://github.com/PlexPt/chatgpt-corpus)数据集说明：开源了由ChatGPT3.5生成的300万自问自答数据，包括多个领域，可用于用于训练大模型。SmileConv地址：[https://github.com/qiuhuachuan/smile](https://github.com/qiuhuachuan/smile)数据集说明：数据集通过ChatGPT改写真实的心理互助QA为多轮的心理健康支持多轮对话（single-turn to multi-turn inclusive language expansion via ChatGPT），该数据集含有56k个多轮对话，其对话主题、词汇和篇章语义更加丰富多样，更加符合在长程多轮对话的应用场景。
已复制！内容副本1.单击页面右侧的提交按钮。如您所见，该模型没有足够的信息来判断您是否要求它进行情绪分析。这可以通过为模型提供一些您正在寻找的示例来改进。尝试添加这些示例，如下图所示：|输入|输出|<br>|-|-|<br>|一部制作精良且有趣的电影|积极的|<br>|10分钟后我睡着了|消极的|<br>|电影还行|中性的|然后单击页面右侧的提交按钮。该模型现在为输入文本提供情绪。对于文本这是一个很好的时间！，情绪被标记为积极的。您还可以保存新设计的提示。要保存提示，请单击“保存”按钮并随意命名，例如sentiment analysis test。保存的提示将出现在“我的提示”选项卡中。
当我们面对多轮次对话时，定期总结显得尤为重要，因为模型的临时记忆（上下文）是有限的。随着对话的深入，模型可能会遗忘之前的信息，这不仅可能导致对指令理解的偏差，如果你在做复杂的生成式任务（比如写文章）还可能影响上下文的连贯性。为了解决这个问题，我们可以在对话的关键节点进行总结，这有助于模型刷新记忆，确保它能够准确把握对话的进展和要点。总结时，我们应该提炼出对话中的关键信息，重申对话的目标和指令，这样可以帮助模型和用户都保持对对话方向的清晰认识。这种方法能够提高对话的效率和质量，确保即使在多轮对话中，也能保持信息的准确传递和理解。[heading3]7.7.3意图识别、分类[content]在意图识别和分类的原则中，我们特别关注于在单一模型或情境中处理多个小逻辑分支的情况。模型在与用户交互时，往往需要识别和区分用户的不同意图。这时我们就可以使用此原则构建提示词，指导模型采用预设的策略或行为模式来响应特定类型的请求。这种基于意图的响应不仅提高了处理效率，也提升了用户体验，因为用户能够感受到模型对其需求的准确理解和生成内容的质量。例如，在客户服务场景中，用户可能提出咨询、投诉、建议等多种类型的请求。通过意图识别，模型可以快速确定用户的确切需求，并将其分类到相应的处理流程中。