論文の概要: Character-LLM: A Trainable Agent for Role-Playing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10158v1
• Date: Mon, 16 Oct 2023 07:58:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-17 15:49:05.421574
• Title: Character-LLM: A Trainable Agent for Role-Playing
• Title（参考訳）: character-LLM:ロールプレイングのためのトレーニング可能なエージェント
• Authors: Yunfan Shao, Linyang Li, Junqi Dai, Xipeng Qiu
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、人間の振る舞いをシミュレートするエージェントとして用いられる。 本稿では, ベートーヴェン, クレオパトラ女王, ユリウス・カエサルなど, LLM に特定の人物として行動するように教えるキャラクタ-LLMを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.35139167985008
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) can be used to serve as agents to simulate human behaviors, given the powerful ability to understand human instructions and provide high-quality generated texts. Such ability stimulates us to wonder whether LLMs can simulate a person in a higher form than simple human behaviors. Therefore, we aim to train an agent with the profile, experience, and emotional states of a specific person instead of using limited prompts to instruct ChatGPT API. In this work, we introduce Character-LLM that teach LLMs to act as specific people such as Beethoven, Queen Cleopatra, Julius Caesar, etc. Our method focuses on editing profiles as experiences of a certain character and training models to be personal simulacra with these experiences. To assess the effectiveness of our approach, we build a test playground that interviews trained agents and evaluates whether the agents \textit{memorize} their characters and experiences. Experimental results show interesting observations that help build future simulacra of humankind.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)は、人間の指示を理解し、高品質なテキストを提供する能力を備えており、人間の行動をシミュレートするエージェントとして使用できる。 このような能力は、単純な人間の行動よりも高い形態でLSMが人をシミュレートできるかどうかを疑問にさせる。 そこで我々は,ChatGPT APIを指示するために限られたプロンプトを使うのではなく,特定の人のプロファイル,経験,感情状態を持つエージェントを訓練することを目指している。 本研究では, ベートーヴェン, クレオパトラ女王, ユリウス・カエサルなど, LLM に特定の人物として行動するように教えるキャラクタ-LLMを紹介する。 提案手法は,プロファイルを特定のキャラクターの経験として編集することと,これらの経験を個人的シミュラクラとするトレーニングモデルに焦点をあてる。 提案手法の有効性を評価するため,訓練されたエージェントを面接し,エージェントがキャラクターや経験を記憶するかどうかを評価する実験場を構築した。 実験結果から、人類の将来的なシミュラクラの構築に役立つ興味深い観察結果が得られた。

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