論文の概要: SimsChat: A Customisable Persona-Driven Role-Playing Agent

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17962v2
• Date: Sun, 30 Jun 2024 21:15:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-02 12:41:53.281211
• Title: SimsChat: A Customisable Persona-Driven Role-Playing Agent
• Title（参考訳）: SimsChat: カスタマイズ可能なペルソナ駆動ロールプレイングエージェント
• Authors: Bohao Yang, Dong Liu, Chen Tang, Chenghao Xiao, Kun Zhao, Chao Li, Lin Yuan, Guang Yang, Lanxiao Huang, Chenghua Lin,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、人間の指示を理解し、高品質なテキストを生成する能力を持っている。 実世界のキャラクターをシミュレートするためにLLMを利用するCustomisable Conversation Agent Frameworkを導入する。 我々は、自由にカスタマイズ可能なロールプレイングエージェントであるSimsChatを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.166067413153353
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) possess the remarkable capability to understand human instructions and generate high-quality text, enabling them to act as agents that simulate human behaviours. This capability allows LLMs to emulate human beings in a more advanced manner, beyond merely replicating simple human behaviours. However, there is a lack of exploring into leveraging LLMs to craft characters from several aspects. In this work, we introduce the Customisable Conversation Agent Framework, which employs LLMs to simulate real-world characters that can be freely customised according to different user preferences. The customisable framework is helpful for designing customisable characters and role-playing agents according to human's preferences. We first propose the SimsConv dataset, which comprises 68 different customised characters, 1,360 multi-turn role-playing dialogues, and encompasses 13,971 interaction dialogues in total. The characters are created from several real-world elements, such as career, aspiration, trait, and skill. Building on these foundations, we present SimsChat, a freely customisable role-playing agent. It incorporates different real-world scenes and topic-specific character interaction dialogues, simulating characters' life experiences in various scenarios and topic-specific interactions with specific emotions. Experimental results show that our proposed framework achieves desirable performance and provides helpful guideline for building better simulacra of human beings in the future. Our data and code are available at https://github.com/Bernard-Yang/SimsChat.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、人間の指示を理解し、高品質なテキストを生成する優れた能力を持ち、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機能する。 この能力により、LSMは単純な人間の行動を複製するだけでなく、より高度な方法で人間をエミュレートすることができる。 しかし、いくつかの側面から文字を作るのにLLMを活用することを検討することの欠如がある。 本研究では, LLMを用いて, ユーザの好みに応じて自由にカスタマイズできる実世界の文字をシミュレートする Customisable Conversation Agent Framework を紹介する。 カスタマイズ可能なフレームワークは、人間の好みに応じてカスタマイズ可能なキャラクタとロールプレイングエージェントを設計するのに役立ちます。 まず68種類のカスタマイズ文字と1,360個のマルチターンロールプレイングダイアログからなるSimsConvデータセットを提案し,合計13,971個の対話対話を包含する。 キャラクターは、キャリア、願望、特性、スキルなど、いくつかの現実世界の要素から作られる。 これらの基盤の上に構築されたSimsChatは、自由にカスタマイズ可能なロールプレイングエージェントである。 異なる現実世界のシーンとトピック固有のキャラクターの対話、様々なシナリオにおけるキャラクターの生活経験のシミュレート、特定の感情とのトピック固有の相互作用を取り入れている。 実験の結果,提案するフレームワークは望ましい性能を達成し,将来人体のより優れたシミュラクラを構築する上で有用なガイドラインを提供することがわかった。 私たちのデータとコードはhttps://github.com/Bernard-Yang/SimsChat.comで公開されています。

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