論文の概要: CogDual: Enhancing Dual Cognition of LLMs via Reinforcement Learning with Implicit Rule-Based Rewards

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.17147v1
• Date: Wed, 23 Jul 2025 02:26:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-24 22:33:14.832147
• Title: CogDual: Enhancing Dual Cognition of LLMs via Reinforcement Learning with Implicit Rule-Based Rewards
• Title（参考訳）: CogDual: 暗黙の規則に基づく強化学習によるLLMのデュアル認知の促進
• Authors: Cheng Liu, Yifei Lu, Fanghua Ye, Jian Li, Xingyu Chen, Feiliang Ren, Zhaopeng Tu, Xiaolong Li,
• Abstract要約: ロールプレイング言語エージェント (RPLA) は,Large Language Models (LLM) に対する重要な適用方向として登場した。 テキスト認識対応推論パラダイムを採用した新しいRPLAであるtextbfCogDualを紹介する。 外部状況認識と内部自己認識を共同でモデル化することにより、CagDualは文字整合性と文脈整合性を改善した応答を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.36917093757101
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Role-Playing Language Agents (RPLAs) have emerged as a significant application direction for Large Language Models (LLMs). Existing approaches typically rely on prompt engineering or supervised fine-tuning to enable models to imitate character behaviors in specific scenarios, but often neglect the underlying \emph{cognitive} mechanisms driving these behaviors. Inspired by cognitive psychology, we introduce \textbf{CogDual}, a novel RPLA adopting a \textit{cognize-then-respond } reasoning paradigm. By jointly modeling external situational awareness and internal self-awareness, CogDual generates responses with improved character consistency and contextual alignment. To further optimize the performance, we employ reinforcement learning with two general-purpose reward schemes designed for open-domain text generation. Extensive experiments on the CoSER benchmark, as well as Cross-MR and LifeChoice, demonstrate that CogDual consistently outperforms existing baselines and generalizes effectively across diverse role-playing tasks.
• Abstract（参考訳）: Role-Playing Language Agents (RPLA) は、Large Language Models (LLMs) の重要な適用方向として登場した。 既存のアプローチは、モデルが特定のシナリオでキャラクターの振る舞いを模倣できるようにするために、プロンプトエンジニアリングや監督された微調整に頼っているが、多くの場合、これらの振る舞いを駆動する基礎となる 'emph{cognitive' メカニズムを無視している。 本稿では,認知心理学に触発された新しいRPLAである「textbf{CogDual}」を紹介した。 外部状況認識と内部自己認識を共同でモデル化することにより、CagDualは文字整合性と文脈整合性を改善した応答を生成する。 さらに性能を最適化するために、オープンドメインテキスト生成用に設計された2つの汎用報酬スキームを用いた強化学習を用いる。 CoSERベンチマークとCross-MRおよびLifeChoiceの広範な実験は、CogDualが既存のベースラインを一貫して上回り、さまざまなロールプレイングタスクを効果的に一般化することを示した。

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