論文の概要: Crafting Customisable Characters with LLMs: Introducing SimsChat, a Persona-Driven Role-Playing Agent Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17962v4
• Date: Thu, 16 Jan 2025 15:47:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-17 15:07:50.002393
• Title: Crafting Customisable Characters with LLMs: Introducing SimsChat, a Persona-Driven Role-Playing Agent Framework
• Title（参考訳）: LLMを使ったカスタム文字作成 - ペルソナ駆動ロールプレイングエージェントフレームワークSimsChatの紹介
• Authors: Bohao Yang, Dong Liu, Chenghao Xiao, Kun Zhao, Chen Tang, Chao Li, Lin Yuan, Guang Yang, Lanxiao Huang, Chenghua Lin,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、命令を理解し、人間に似たテキストを生成する素晴らしい能力を示す。 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,様々な現実的な設定を取り入れた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:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) demonstrate remarkable ability to comprehend instructions and generate human-like text, enabling sophisticated agent simulation beyond basic behavior replication. However, the potential for creating freely customisable characters remains underexplored. We introduce the Customisable Conversation Agent Framework, which employs LLMs to simulate real-world characters through personalised characteristic feature injection, enabling diverse character creation according to user preferences. We propose the SimsConv dataset, comprising 68 customised characters and 13,971 multi-turn role-playing dialogues across 1,360 real-world scenes. Characters are initially customised using pre-defined elements (career, aspiration, traits, skills), then expanded through personal and social profiles. Building on this, we present SimsChat, a freely customisable role-playing agent incorporating various realistic settings and topic-specified character interactions. Experimental results on both SimsConv and WikiRoleEval datasets demonstrate SimsChat's superior performance in maintaining character consistency, knowledge accuracy, and appropriate question rejection compared to existing models. Our framework provides valuable insights for developing more accurate and customisable human simulacra. Our data and code are publicly available at https://github.com/Bernard-Yang/SimsChat.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)は、命令を理解し、人間のようなテキストを生成する優れた能力を示し、基本的な振る舞いの複製以上の高度なエージェントシミュレーションを可能にする。 しかし、自由にカスタマイズできるキャラクターを作る可能性はまだ未定である。 ユーザ好みに応じて多様なキャラクタ生成を可能にする、パーソナライズされた特徴注入による実世界のキャラクタのシミュレートにLLMを使用するCustomisable Conversation Agent Frameworkを導入する。 我々は68のカスタマイズ文字と13,971のマルチターンロールプレイング対話からなるSimsConvデータセットを提案する。 キャラクターは最初、事前に定義された要素(キャリア、願望、特性、スキル)を使ってカスタマイズされ、その後、個人的および社会的プロファイルを通じて拡張される。 そこで我々は,様々な現実的な設定とトピック特定文字インタラクションを取り入れた,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を提案する。 SimsConv と WikiRoleEval のデータセットによる実験結果は、SimsChat の文字の一貫性、知識の正確性、および既存のモデルと比較して適切な質問拒否性を維持する上での優れた性能を示している。 我々のフレームワークは、より正確でカスタマイズ可能な人間のシミュラクラを開発するための貴重な洞察を提供する。 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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