要約
この調査では、言語モデルを使用したロールプレイングの急成長分野を調査し、初期のペルソナベースのモデルから大規模言語モデル (LLM) によって促進される高度なキャラクター駆動シミュレーションまでの言語モデルの開発に焦点を当てています。
モデルの機能が限られていたため、当初は単純なペルソナの一貫性に限定されていたロールプレイング タスクは、現在ではキャラクターの一貫性、行動の整合性、全体的な魅力を含む複雑なキャラクター描写を含むように拡張されています。
当社は、データ、モデルと調整、エージェントのアーキテクチャと評価を含む、これらのシステムの設計における重要なコンポーネントの包括的な分類を提供します。
この調査は、動的な個人プロファイルの管理や高レベルのペルソナの一貫性の達成など、現在の方法論と課題を概説するだけでなく、ロールプレイング アプリケーションの奥深さと現実性を向上させるための将来の研究の道筋も示唆しています。
目標は、現在の方法論の構造化された概要を提供し、改善の余地がある領域を特定することによって、将来の研究を導くことです。
関連リソースと論文は https://github.com/nuochenpku/Awesome-Role-Play-Papers で入手できます。
要約(オリジナル)
This survey explores the burgeoning field of role-playing with language models, focusing on their development from early persona-based models to advanced character-driven simulations facilitated by Large Language Models (LLMs). Initially confined to simple persona consistency due to limited model capabilities, role-playing tasks have now expanded to embrace complex character portrayals involving character consistency, behavioral alignment, and overall attractiveness. We provide a comprehensive taxonomy of the critical components in designing these systems, including data, models and alignment, agent architecture and evaluation. This survey not only outlines the current methodologies and challenges, such as managing dynamic personal profiles and achieving high-level persona consistency but also suggests avenues for future research in improving the depth and realism of role-playing applications. The goal is to guide future research by offering a structured overview of current methodologies and identifying potential areas for improvement. Related resources and papers are available at https://github.com/nuochenpku/Awesome-Role-Play-Papers.
arxiv情報
著者 | Nuo Chen,Yang Deng,Jia Li |
発行日 | 2024-07-23 13:18:31+00:00 |
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