論文の概要: RoleLLM: Benchmarking, Eliciting, and Enhancing Role-Playing Abilities of Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00746v3
- Date: Tue, 18 Jun 2024 13:08:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-06-20 05:04:09.903102
- Title: RoleLLM: Benchmarking, Eliciting, and Enhancing Role-Playing Abilities of Large Language Models
- Title（参考訳）: RoleLLM: 大規模言語モデルのベンチマーク、緩和、ロールプレイ能力向上
- 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）: 107.00832724504752
- 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）: LLM(Large Language Models)の出現は、ロールプレイングのような複雑なタスクの道を開いた。
しかし、最先端のLCMのクローズソースの性質と、それらの汎用的なトレーニングはロールプレイングの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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