論文の概要: PersLLM: A Personified Training Approach for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12393v5
• Date: Thu, 15 May 2025 08:22:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-16 22:29:05.988211
• Title: PersLLM: A Personified Training Approach for Large Language Models
• Title（参考訳）: PersLLM: 大規模言語モデルの個人化トレーニングアプローチ
• Authors: Zheni Zeng, Jiayi Chen, Huimin Chen, Yukun Yan, Yuxuan Chen, Zhenghao Liu, Zhiyuan Liu, Maosong Sun,
• Abstract要約: データ構築とモデルチューニングを改善するためのフレームワークPersLLMを提案する。 データ利用が不十分な場合には、Chain-of-Thoughtプロンプトやアンチインダクションといった戦略を取り入れます。 厳密な振舞いパターンを設計し,モデルの性格の特異性とダイナミズムを高めるために自動DPOを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.16513246245401
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) exhibit human-like intelligence, enabling them to simulate human behavior and support various applications that require both humanized communication and extensive knowledge reserves. Efforts are made to personify LLMs with special training data or hand-crafted prompts, while correspondingly faced with challenges such as insufficient data usage or rigid behavior patterns. Consequently, personified LLMs fail to capture personified knowledge or express persistent opinion. To fully unlock the potential of LLM personification, we propose PersLLM, a framework for better data construction and model tuning. For insufficient data usage, we incorporate strategies such as Chain-of-Thought prompting and anti-induction, improving the quality of data construction and capturing the personality experiences, knowledge, and thoughts more comprehensively. For rigid behavior patterns, we design the tuning process and introduce automated DPO to enhance the specificity and dynamism of the models' personalities, which leads to a more natural opinion communication. Both automated metrics and expert human evaluations demonstrate the effectiveness of our approach. Case studies in human-machine interactions and multi-agent systems further suggest potential application scenarios and future directions for LLM personification.
• Abstract（参考訳）: 大型言語モデル(LLM)は人間のような知性を示し、人間の振る舞いをシミュレートし、人間化されたコミュニケーションと広範な知識保護の両方を必要とする様々なアプリケーションをサポートする。 特殊な訓練データや手作りのプロンプトでLSMを人格化する努力は、データ使用不足や厳格な行動パターンといった課題に直面している。 その結果、パーソナライズされたLLMは、パーソナライズされた知識を捉えたり、永続的な意見を表すことに失敗する。 LLMのパーソナライゼーションの可能性を完全に解き放つために,データ構築とモデルチューニングを改善するフレームワークPersLLMを提案する。 データ利用が不十分になるためには、Chain-of-Thoughtプロンプトやアンチインダクションといった戦略を取り入れ、データ構築の質を改善し、個性体験、知識、思考をより包括的に捉える。 厳格な振舞いのパターンを設計し,モデルの性格の特異性やダイナミズムを高めるために自動DPOを導入することで,より自然な意見コミュニケーションを実現する。 自動化されたメトリクスと専門家による評価の両方が、私たちのアプローチの有効性を示しています。 ヒトと機械の相互作用とマルチエージェントシステムにおけるケーススタディは、LLMの擬人化の潜在的な応用シナリオと今後の方向性をさらに示唆している。

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