能够模仿角色语言风格的多任务角色扮演智能体
计算与语言
2024-11-06 v1 人工智能
摘要
大语言模型(LLM)的出现显著推动了角色扮演智能体(RPA)的发展。然而，当前的角色扮演智能体主要关注模仿角色的基本属性，而忽视了语言风格的复制，并且它们在执行多轮对话以外的任务时无法有效复制角色，从而导致生成的回复缺乏真实性。当前RPA缺乏这种能力的原因在于现有角色数据集的本质，这些数据集缺乏角色语录的收集，并且仅限于多轮对话任务，限制了RPA在其他任务领域的表现，并且无法模仿角色的语言风格。为了弥补这一差距，我们开发了一个名为MRstyle的多任务角色扮演数据集，其中包含大量真实个体及其语录，并涵盖七种不同的任务。在此基础上，我们开发了StyleRPA，一个多任务角色扮演智能体(MRPA)，在对话、词典、写作、故事生成、产品描述、音乐评论和开放问答等7个任务上显著优于最近的开源LLM和RPA基线。代码和数据将公开发布。
引用
@article{arxiv.2411.02457,
title = {A Multi-Task Role-Playing Agent Capable of Imitating Character Linguistic Styles},
author = {Siyuan Chen and Qingyi Si and Chenxu Yang and Yunzhi Liang and Zheng Lin and Huan Liu and Weiping Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.02457},
year = {2024}
}