論文の概要: RoleCraft-GLM: Advancing Personalized Role-Playing in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09432v1
• Date: Sun, 17 Dec 2023 17:57:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-22 09:25:28.869873
• Title: RoleCraft-GLM: Advancing Personalized Role-Playing in Large Language Models
• Title（参考訳）: RoleCraft-GLM: 大規模言語モデルにおけるパーソナライズされたロールプレイングの改善
• Authors: Meiling Tao, Xuechen Liang, Tianyu Shi, Lei Yu, Yiting Xie
• Abstract要約: RoleCraft-GLMは、大規模言語モデル(LLM)によるパーソナライズされたロールプレイングの強化を目的とした革新的なフレームワークである。 従来の有名人中心のキャラクターから多彩な非有名人ペルソナへとシフトする、ユニークな会話データセットをコントリビュートする。 私たちのアプローチには、細心の注意深いキャラクタ開発、対話が現実的かつ感情的に共鳴することを保証することが含まれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.245560044289611
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study presents RoleCraft-GLM, an innovative framework aimed at enhancing personalized role-playing with Large Language Models (LLMs). RoleCraft-GLM addresses the key issue of lacking personalized interactions in conversational AI, and offers a solution with detailed and emotionally nuanced character portrayals. We contribute a unique conversational dataset that shifts from conventional celebrity-centric characters to diverse, non-celebrity personas, thus enhancing the realism and complexity of language modeling interactions. Additionally, our approach includes meticulous character development, ensuring dialogues are both realistic and emotionally resonant. The effectiveness of RoleCraft-GLM is validated through various case studies, highlighting its versatility and skill in different scenarios. Our framework excels in generating dialogues that accurately reflect characters' personality traits and emotions, thereby boosting user engagement. In conclusion, RoleCraft-GLM marks a significant leap in personalized AI interactions, and paves the way for more authentic and immersive AI-assisted role-playing experiences by enabling more nuanced and emotionally rich dialogues
• Abstract（参考訳）: 本研究では,Large Language Models (LLM) を用いたパーソナライズされたロールプレイングの促進を目的とした,革新的なフレームワークであるRoleCraft-GLMを提案する。 RoleCraft-GLMは、対話型AIにおけるパーソナライズされたインタラクションの欠如という重要な問題に対処し、詳細で感情的にニュアンスのある人物描写を備えたソリューションを提供する。 従来の有名人中心のキャラクターから多様な非セレブリティパーソナラへと変化し,言語モデリングインタラクションのリアリズムと複雑性を高める,ユニークな対話型データセットを提供する。 さらに,本手法では,直感的なキャラクタ開発や,対話が現実的かつ感情的に共鳴することを保証する。 RoleCraft-GLMの有効性は、さまざまなケーススタディを通じて検証され、さまざまなシナリオにおけるその汎用性とスキルを強調している。 本フレームワークは,キャラクターの性格特性や感情を正確に反映した対話生成に優れ,ユーザのエンゲージメントを高める。 結論として、RoleCraft-GLMはパーソナライズされたAIインタラクションの大きな飛躍であり、よりニュアンスで感情に富んだ対話を可能にすることで、より正確で没入的なAI支援型ロールプレイングエクスペリエンスの道を開く。

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