基于大语言模型的动态人格生成
计算与语言
2024-04-11 v1 人工智能
摘要
在模拟人类深思熟虑的领域，大语言模型（LLM）展现出了可喜的性能，从而放大了该研究领域的重要性。深思熟虑受逻辑和人格的双重影响。然而，以往的研究主要关注 LLM 的逻辑，忽视了对人格方面的探索。在本工作中，我们引入了动态人格生成（DPG），一种基于超网络的动态人格生成方法。首先，我们将大五人格理论嵌入 GPT-4 以构建一个人格评估机器，使其能够从对话中自动评估角色的人格特质。我们基于该评估方法提出了一种新指标来评估人格生成能力。然后，我们使用该人格评估机器评估剧本数据中的对话，生成一个人格-对话数据集。最后，我们在该人格-对话数据集上微调 DPG。实验证明，在该数据集上微调后，DPG 的人格生成能力强于传统微调方法，并超越了基于提示的 GPT-4。
引用
@article{arxiv.2404.07084,
title = {Dynamic Generation of Personalities with Large Language Models},
author = {Jianzhi Liu and Hexiang Gu and Tianyu Zheng and Liuyu Xiang and Huijia Wu and Jie Fu and Zhaofeng He},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.07084},
year = {2024}
}