Cet article est disponible sur arxiv sous licence CC 4.0.   Auteurs:  (1) Jiwan Chung, MIR Lab Yonsei University (   ) ; https://jiwanchung.github.io/  (2) Youngjae Yu, MIR Lab Yonsei University (   ). https://jiwanchung.github.io/  Tableau des liens   Résumé et introduction   Méthode   Expériences   Travaux connexes   Conclusion   Limites et références   A. Détails de l'expérience   B. Échantillons rapides  B. Échantillons rapides  Nous utilisons les invites suivantes pour chaque étape de Long Story Short. Nous cassons les lignes pour plus de visibilité et désignons les sauts de ligne réels par \n. De plus, les éléments répertoriés dans les invites sont abrégés à l’aide de points de suspension (...).   Scénario à tracer.  Je suis un robot narrateur très intelligent.  Si vous me donnez un script, je le donnerai  vous le court résumé en détail.\n\n  [Scénario généré]\n\n  Synopsis:   Recherche d’index de tracé.  Terrain :\n  (1) [Tracé1]\n  (2) [Tracé2]\n  ...\n  (N) [TracéN]\n\n  Je suis un robot répondant aux questions très intelligent.  Si vous me posez une question, je vous répondrai  un index du tracé que vous devez rechercher pour le résoudre.\n  Q : [Question]\n  Index des 1 premières parcelles : (  Terrain :\n  (1) [Tracé1]\n  (2) [Tracé2]\n  ...\n  (N) [TracéN]\n\n  [Scénario généré]\n\n  Je suis un robot très intelligent qui répond aux questions d'intrigue.  Si vous me posez une question et des candidats, je vous donnerai  l'index de réponse.\n  Q : [Question]\n  Candidats :\n  (1) : [Réponse1]\n  ...\n  (5) : [Réponse5]\n  UN: (

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