RoleLLM

RoleLLM是一个角色扮演框架,用于构建和评估大型语言模型的角色扮演能力。它包括四个阶段:角色概要构建、基于上下文的指令生成、使用GPT进行角色提示和基于角色的指令调整。通过Context-Instruct和RoleGPT,我们创建了RoleBench,这是一个系统化和细粒度的角色级别基准数据集,包含168,093个样本。此外,RoCIT在RoleBench上产生了RoleLLaMA(英语)和RoleGLM(中文),显著提高了角色扮演能力,甚至与使用GPT-4的RoleGPT取得了可比较的结果。

需求人群:

"用于构建和评估大型语言模型的角色扮演能力"

使用场景示例:

使用RoleLLM构建一个能够模仿莎士比亚风格的语言模型

使用RoleLLM评估一个大型语言模型在角色扮演任务上的表现

使用RoleLLM创建一个角色扮演游戏

产品特色:

角色概要构建

基于上下文的指令生成

使用GPT进行角色提示

基于角色的指令调整

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