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。

関連論文リスト

• Orca: Enhancing Role-Playing Abilities of Large Language Models by Integrating Personality Traits [4.092862870428798]
  我々は,人格特性を統合することで,カスタム文字のLLMをデータ処理し,訓練するためのフレームワークOrcaを提案する。 Orcaは4つのステージで構成されている。 パーソナリティ特性の推測、LCMの活用により、ユーザのBigFiveパーソナリティ特性のレポートとスコアを推測する。 提案手法は,本ベンチマークにおいて優れた性能を示すことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-15T07:35:47Z)
• A Multi-Task Role-Playing Agent Capable of Imitating Character Linguistic Styles [28.237927070779925]
  現在のロールプレイングエージェント(RPAs)は、主に言語のスタイルの複製を無視しながら、キャラクターの基本属性を模倣することに焦点を当てている。 ダイアログ,辞書,コンポジション,ストーリ生成,製品記述,音楽解説,オープン質問回答を含む7つのタスクにおいて,近年のオープンソースLLMとRPAのベースラインを著しく上回るマルチタスクロールプレイングエージェント(MRPA)であるStyleRPAを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-04T02:26:27Z)
• Thinking Before Speaking: A Role-playing Model with Mindset [0.6428333375712125]
  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能力を持っている。 これらのモデルは、想定される役割が持たないという知識に直面すると、パフォーマンスが悪くなります。 本稿では,TBS(Thinking Before Talk)モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-14T02:41:48Z)
• MINDECHO: Role-Playing Language Agents for Key Opinion Leaders [50.43050502970816]
  本稿では、キーオピニオンリーダー(KOL)の開発と評価のためのフレームワークであるMINDECHOを紹介する。 MINDECHOは、様々な専門分野のインターネットビデオテキストからKOLデータを収集し、GPT-4を利用して会話を合成する。 KOLの一般次元(e, knowledge, tone)とファン中心次元の両方を対象として評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-07T09:08:33Z)
• From Persona to Personalization: A Survey on Role-Playing Language Agents [52.783043059715546]
  大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩はロールプレイング言語エージェント(RPLA)の台頭を後押ししている。 RPLAは、人間の類似性と鮮明なロールプレイングパフォーマンスの素晴らしい感覚を達成します。 彼らは感情的な仲間、インタラクティブなビデオゲーム、パーソナライズされたアシスタント、コピロなど、多くのAI応用を触媒してきた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-28T15:56:41Z)
• Large Language Models are Superpositions of All Characters: Attaining Arbitrary Role-play via Self-Alignment [62.898963074989766]
  本稿では,ロールプレイのための自己アライメント手法であるDittoを紹介する。 この方法は4000文字からなるロールプレイトレーニングセットを生成し、現在利用可能なデータセットのスケールを10倍に超える。 本稿では,ロールプレイ領域におけるクロススーパービジョンアライメント実験について紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-23T03:56:22Z)
• RoleCraft-GLM: Advancing Personalized Role-Playing in Large Language Models [6.753588449962107]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-17T17:57:50Z)
• InCharacter: Evaluating Personality Fidelity in Role-Playing Agents through Psychological Interviews [57.04431594769461]
  本稿では, RPAの性格的忠実度を心理的尺度で評価するための新しい視点を紹介する。 実験には様々な種類の RPA と LLM が含まれ、14の広く使用されている心理学的尺度で32の異なる文字をカバーしている。 InCharacterでは、現在最先端のRPAが人物の人格と高度に一致した個性を示し、80.7%の精度を達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-27T08:42:18Z)
• Character-LLM: A Trainable Agent for Role-Playing [67.35139167985008]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-16T07:58:56Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。