Controllable Emotion Generation with Emotion Vectors

要約

近年、大規模な言語モデル（LLMS）に基づくテクノロジーは、特に顧客サービス、コンテンツの作成、具体化されたインテリジェンスで、多くの分野で顕著な進歩を遂げ、幅広いアプリケーションの可能性を示しています。
ただし、適切なトーン、タイミング、および直接的および間接的な形態の両方で感情を表現するLLMの能力は依然として不十分ですが重要です。
LLMSの制御可能な感情表現能力を構築する方法について研究した作品はほとんどありません。
この作業では、LLMSによる感情表現出力の方法を提案します。LLMSは、広範な実験と検証で普遍的で非常に柔軟で、適切に制御可能であることが証明されています。
この方法には、インテリジェントな顧客サービス、文学の作成、ホームコンパニオンロボットなど、LLMSによる感情出力を含む分野で幅広いアプリケーションの見通しがあります。
さまざまなモデルスケールとアーキテクチャを備えたさまざまなLLMに関する広範な実験は、提案された方法の汎用性と有効性を証明します。

要約(オリジナル)

In recent years, technologies based on large-scale language models (LLMs) have made remarkable progress in many fields, especially in customer service, content creation, and embodied intelligence, showing broad application potential. However, The LLM’s ability to express emotions with proper tone, timing, and in both direct and indirect forms is still insufficient but significant. Few works have studied on how to build the controlable emotional expression capability of LLMs. In this work, we propose a method for emotion expression output by LLMs, which is universal, highly flexible, and well controllable proved with the extensive experiments and verifications. This method has broad application prospects in fields involving emotions output by LLMs, such as intelligent customer service, literary creation, and home companion robots. The extensive experiments on various LLMs with different model-scales and architectures prove the versatility and the effectiveness of the proposed method.

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