論文の概要: Capturing Minds, Not Just Words: Enhancing Role-Playing Language Models with Personality-Indicative Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18921v3
• Date: Tue, 15 Oct 2024 14:24:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 13:58:31.355345
• Title: Capturing Minds, Not Just Words: Enhancing Role-Playing Language Models with Personality-Indicative Data
• Title（参考訳）: 言葉だけでなく心をキャプチャする:パーソナリティを示すデータを用いたロールプレイング言語モデルの強化
• Authors: Yiting Ran, Xintao Wang, Rui Xu, Xinfeng Yuan, Jiaqing Liang, Deqing Yang, Yanghua Xiao,
• Abstract要約: 本稿では、パーソナリティを指標としたデータを用いて、ロールプレイング言語モデル(RPLM)を強化することを提案する。 具体的には、心理学的尺度からの質問を活用し、高度なRPAを蒸留し、文字の心を把握した対話を生成する。 実験により,本データセットを用いてトレーニングしたRPLMは,一般人格関連評価と人格関連評価の両面において,高度なロールプレイング能力を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.92110996840019
• License:
• Abstract: Role-playing agents (RPA) have been a popular application area for large language models (LLMs), attracting significant interest from both industry and academia.While existing RPAs well portray the characters' knowledge and tones, they face challenges in capturing their minds, especially for small role-playing language models (RPLMs). In this paper, we propose to enhance RPLMs via personality-indicative data. Specifically, we leverage questions from psychological scales and distill advanced RPAs to generate dialogues that grasp the minds of characters. Experimental results validate that RPLMs trained with our dataset exhibit advanced role-playing capabilities for both general and personality-related evaluations. Code and data are available at \href{https://github.com/alienet1109/RolePersonality}{this URL}.
• Abstract（参考訳）: ロールプレイングエージェント(RPA)は大規模言語モデル(LLM)の一般的な応用分野であり、産業とアカデミックの両方から大きな関心を集めているが、既存のRPAはキャラクターの知識やトーンをうまく表現しているが、特に小さなロールプレイング言語モデル(RPLM)では、心をつかむための課題に直面している。 本稿では,人格表現データによるRPLMの強化を提案する。 具体的には、心理学的尺度からの質問を活用し、高度なRPAを蒸留し、文字の心を把握した対話を生成する。 実験により,本データセットを用いてトレーニングしたRPLMは,一般人格関連評価と人格関連評価の両面において,高度なロールプレイング能力を示した。 コードとデータは \href{https://github.com/alienet1109/RolePersonality}{this URL} で公開されている。

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