論文の概要: RoleLLM: Benchmarking, Eliciting, and Enhancing Role-Playing Abilities of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00746v1
• Date: Sun, 1 Oct 2023 17:52:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 02:06:50.739817
• Title: RoleLLM: Benchmarking, Eliciting, and Enhancing Role-Playing Abilities of Large Language Models
• Title（参考訳）: rolellm: 大きな言語モデルのベンチマーク、誘発、およびロールプレイング能力の強化
• Authors: Zekun Moore Wang, Zhongyuan Peng, Haoran Que, Jiaheng Liu, Wangchunshu Zhou, Yuhan Wu, Hongcheng Guo, Ruitong Gan, Zehao Ni, Man Zhang, Zhaoxiang Zhang, Wanli Ouyang, Ke Xu, Wenhu Chen, Jie Fu, Junran Peng
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)におけるロールプレイング能力をベンチマークし、評価し、拡張するフレームワークであるRoleLLMを紹介する。 Context-InstructとRoleGPTによって、168,093サンプルでロールプレイする最初の体系的できめ細かい文字レベルのベンチマークデータセットであるRoleBenchを作成します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 124.7443857920013
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The advent of Large Language Models (LLMs) has paved the way for complex tasks such as role-playing, which enhances user interactions by enabling models to imitate various characters. However, the closed-source nature of state-of-the-art LLMs and their general-purpose training limit role-playing optimization. In this paper, we introduce RoleLLM, a framework to benchmark, elicit, and enhance role-playing abilities in LLMs. RoleLLM comprises four stages: (1) Role Profile Construction for 100 roles; (2) Context-Based Instruction Generation (Context-Instruct) for role-specific knowledge extraction; (3) Role Prompting using GPT (RoleGPT) for speaking style imitation; and (4) Role-Conditioned Instruction Tuning (RoCIT) for fine-tuning open-source models along with role customization. By Context-Instruct and RoleGPT, we create RoleBench, the first systematic and fine-grained character-level benchmark dataset for role-playing with 168,093 samples. Moreover, RoCIT on RoleBench yields RoleLLaMA (English) and RoleGLM (Chinese), significantly enhancing role-playing abilities and even achieving comparable results with RoleGPT (using GPT-4).
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llms)の出現により、ロールプレイングのような複雑なタスクへの道が開けた。 しかしながら、最先端llmのクローズドソースの性質とその汎用トレーニングはロールプレイング最適化を制限している。 本稿では,LLMにおけるロールプレイング能力をベンチマークし,評価し,拡張するフレームワークであるRoleLLMを紹介する。 RoleLLM は,(1) 役割のロールプロファイル構築,(2) 役割固有の知識抽出のためのコンテキストベースインストラクション生成(Context-Instruction Generation),(3) GPT (RoleGPT) を用いた発話スタイル模倣のためのロールプロンプト,(4) オープンソースモデルの微調整のためのロールコンストラクションインストラクションチューニング (RoCIT) の4段階から構成される。 Context-InstructとRoleGPTによって、168,093サンプルでロールプレイする最初の体系的できめ細かい文字レベルのベンチマークデータセットであるRoleBenchを作成します。 さらにRoleBench上のRoCITはRoleLLaMA(英語)とRoleGLM(中国語)を生成し、ロールプレイング能力を大幅に向上させ、RoleGPT(GPT-4)と同等の結果を得る。

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