性格即命运：角色扮演语言智能体能否做出基于人格的决策？
人工智能
2024-11-19 v2
摘要
大型语言模型（LLMs）能否模拟人类做出重要决策？最近的研究揭示了使用LLMs开发角色扮演语言智能体（RPLAs）的潜力，主要模仿各种角色的知识和语气。然而，模仿性决策需要对人格有更细致的理解。在本文中，我们对LLMs在基于人格的决策中的能力进行了基准测试。具体来说，我们研究LLMs能否根据高质量小说中前文故事预测角色的决策。利用文学专家撰写的角色分析，我们构建了一个数据集LIFECHOICE，包含来自388本书的1,462个角色决策点。然后，我们在LIFECHOICE上使用各种LLMs和RPLA方法进行了全面实验。结果表明，最先进的LLMs在此任务中表现出有希望的能力，但仍有很大的改进空间。因此，我们进一步提出了CHARMAP方法，该方法采用基于人格的记忆检索，显著提升了RPLAs在此任务上的表现，准确率提高了5.03%。
引用
@article{arxiv.2404.12138,
title = {Character is Destiny: Can Role-Playing Language Agents Make Persona-Driven Decisions?},
author = {Rui Xu and Xintao Wang and Jiangjie Chen and Siyu Yuan and Xinfeng Yuan and Jiaqing Liang and Zulong Chen and Xiaoqing Dong and Yanghua Xiao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.12138},
year = {2024}
}