RoleCraft-GLM: Advancing Personalized Role-Playing in Large Language Models

要約

本研究では、大規模言語モデル（LLM）を用いてパーソナライズされたロールプレイングを強化することを目的とした革新的なフレームワークであるRoleCraft-GLMを紹介する。RoleCraft-GLMは、会話AIにおけるパーソナライズされたインタラクションの欠如という重要な問題に対処し、詳細かつ感情的なニュアンスを持つキャラクター描写による解決策を提供する。従来の有名人中心のキャラクターから、多様で非有名人のペルソナへと移行するユニークな会話データセットを提供することで、言語モデリングによる対話のリアリズムと複雑さを向上させます。さらに、私たちのアプローチには綿密なキャラクター開発が含まれており、対話が現実的で感情的に共鳴することを保証します。RoleCraft-GLMの有効性は、様々なケーススタディを通じて検証され、様々なシナリオにおける汎用性とスキルが強調されています。私たちのフレームワークは、キャラクターの性格特性や感情を正確に反映したダイアログを生成することに優れており、それによってユーザーのエンゲージメントを高めることができます。結論として、RoleCraft-GLMは、パーソナライズされたAIインタラクションにおける大きな飛躍を示し、よりニュアンス豊かで感情豊かな対話を可能にすることで、より本格的で没入感のあるAI支援ロールプレイング体験への道を開きます。

要約(オリジナル)

This study presents RoleCraft-GLM, an innovative framework aimed at enhancing personalized role-playing with Large Language Models (LLMs). RoleCraft-GLM addresses the key issue of lacking personalized interactions in conversational AI, and offers a solution with detailed and emotionally nuanced character portrayals. We contribute a unique conversational dataset that shifts from conventional celebrity-centric characters to diverse, non-celebrity personas, thus enhancing the realism and complexity of language modeling interactions. Additionally, our approach includes meticulous character development, ensuring dialogues are both realistic and emotionally resonant. The effectiveness of RoleCraft-GLM is validated through various case studies, highlighting its versatility and skill in different scenarios. Our framework excels in generating dialogues that accurately reflect characters’ personality traits and emotions, thereby boosting user engagement. In conclusion, RoleCraft-GLM marks a significant leap in personalized AI interactions, and paves the way for more authentic and immersive AI-assisted role-playing experiences by enabling more nuanced and emotionally rich dialogues

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arxiv.jp, DeepL