หน้าแรก>การเขียนโปรแกรมที่เกี่ยวข้อง>ซอร์สโค้ดอื่น ๆ
ดาวน์โหลด

เอกสารและทรัพยากรเกี่ยวกับรูปแบบภาษาที่สวมบทบาท

Awesome-LLM-Role-Playing-Agents: รายการทรัพยากรที่ได้รับการดูแลสำหรับแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่บุคคลและตัวแทนการสวมบทบาท

repo นี้มุ่งเน้นไปที่ การสวมบทบาทบทบาทของตัวละคร เช่นตัวละครตัวละครดาราและตัวเลขทางประวัติศาสตร์ ในขณะที่ตัวแทนภาษาที่สวมบทบาทเกี่ยวข้องกับหัวข้อการวิจัยจำนวนมากเช่นระบบหลายตัวแทนและแบบจำลองบริบทยาวเราไม่สามารถรับประกันการรวมเอกสารในพื้นที่เหล่านี้ได้

นี่คือรายการกระดาษอื่น ๆ ที่คุณอาจสนใจ:

Persona Paper: รายการเอกสารที่เกี่ยวข้องกับระบบบทสนทนาที่อิงกับบุคคลและการสร้างการตอบกลับส่วนบุคคล

- LLM และสังคม: เอกสารล่าสุดเกี่ยวกับ (1) จิตวิทยาของ LLM; (2) อคติใน LLMS

- เอกสารเอเจนต์ LLM: ต้องอ่านเอกสารเกี่ยวกับตัวแทนรูปแบบภาษาขนาดใหญ่

- ข่าว

  • 2024-10-09? รายงานการสำรวจของเรา " จากบุคคลสู่การปรับเปลี่ยนส่วนบุคคล: การสำรวจเกี่ยวกับตัวแทนภาษาที่สวมบทบาท" [arxiv] ได้รับการยอมรับจาก TMLR!

  • 2024-08-19 FYI: Boson AI ได้เปิดตัวเกณฑ์มาตรฐาน [RPBENCH LEADERBOARD] และโมเดลโอเพ่นซอร์ส [HIGGS-LLAMA-3 70B V2] ซึ่งอยู่ในอันดับแรก

  • 2024-06-28 เราจัดระเบียบ repo นี้ใหม่โดยให้ความสำคัญกับตัวแทนการสวมบทบาทมากขึ้น

  • 2024-04-30 เรารู้สึกตื่นเต้นสุด ๆ ที่จะประกาศรายงานการสำรวจของเรา: " จากบุคคลสู่การปรับเปลี่ยนส่วนบุคคล: การสำรวจเกี่ยวกับตัวแทนภาษาที่สวมบทบาท" [arxiv]

  • 2024-04-17 เรากำลังมองหาผู้ทำงานร่วมกันที่สนใจในการวิจัยในหัวข้อนี้ ติดต่อเราทางอีเมล: [email protected]

  • 2023-10-30 เราสร้างที่เก็บนี้เพื่อรักษารายการกระดาษใน การสวมบทบาท LLMS กับบุคคลที่ได้รับมอบหมาย

เนื้อหา

  • LLM การสวมบทบาทและเอกสารและทรัพยากร
    • - ข่าว
    • เนื้อหา
      • - การสวมบทบาท
        • - ตัวละคร
        • ?? ข้อมูลประชากร
        • - การทำให้เป็นส่วนตัว
      • เอเจนต์หลายตัว
      • - ความรู้ความเข้าใจของมนุษย์
        • - ลักษณะบุคลิกภาพ
        • สติปัญญาทางสังคมและทฤษฎีของจิตใจ
        • - คนอื่น
      • คนอื่น
        • ทรัพยากร
        • - บล็อก
        • - เอกสาร
    • ผลงาน
      • มีส่วนร่วมในการซื้อคืนนี้
      • ผู้มีส่วนร่วม

- การสวมบทบาท

- ตัวละคร

อักขระที่สร้างขึ้น

  • จาก Persona ถึงการปรับเปลี่ยนในแบบส่วนบุคคล: การสำรวจตัวแทนภาษาที่สวมบทบาท

    Jiangjie Chen, Xintao Wang, Rui Xu, Siyu Yuan, Yikai Zhang, Wei Shi, Jian Xie, Shuang Li, Ruihan Yang, Tinghui Zhu, Aili Chen, Nianqi Li, Lida Chen, Caiyu Hu, Siye , Yanghua Xiao [ABS], TMLR 2024.04

  • Incharacter: การประเมินความจงรักภักดีบุคลิกภาพในตัวแทนการสวมบทบาทผ่านการสัมภาษณ์ทางจิตวิทยา (ก่อนหน้านี้: chatbots สวมบทบาทได้รับการจับภาพบุคลิกของตัวละครหรือไม่?

    Xintao Wang, Yunze Xiao, Jen-Tse Huang, Siyu Yuan, Rui Xu, Haoran Guo, Quan Tu, Yaying Fei, Ziang Leng, Wei Wang, Jiangjie Chen, Cheng Li, Yanghua Xiao [abs], ACL 2024

  • ROLELLM: การเปรียบเทียบการทำให้เกิดความสามารถและเพิ่มความสามารถในการสวมบทบาทของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่

    Zekun Moore Wang, Zhongyuan Peng, Haoran Que, Jiaheng Liu, Wangchunshu Zhou, Yuhan Wu, Hongcheng Guo, Ruitong Gan, Zehao Ni, Zhang, Zhaoxiang Zhang , [abs], ผลการวิจัยของ ACL 2024

  • Chatharuhi: การฟื้นฟูตัวละครอนิเมะในความเป็นจริงผ่านรูปแบบภาษาขนาดใหญ่

    Cheng Li, Ziang Leng, Chenxi Yan, Junyi Shen, Hao Wang, Weishi Mi, Yaying Fei, Xiaoyang Feng, เพลง Yan, Haosheng Wang, Linkang Zhan, Yaokai Jia, Pingyu Wu, Haozhen Sun [abs], 2023.8

  • ตัวละคร-LLM: ตัวแทนฝึกอบรมที่สามารถฝึกฝนได้สำหรับการสวมบทบาท

    Yunfan Shao, Linyang Li, Junqi Dai, Xipeng Qiu , [ABS], EMNLP 2023

  • การบรรเทาภาพหลอนในการสวมบทบาทตัวละคร

    Nafis Sadeq, Zhouhang Xie, Byungkyu Kang, Prarit Lamba, Xiang Gao, Julian McAuley , [ABS] [ชุดข้อมูล], ผลการวิจัยของ EMNLP 2024

  • การหาปริมาณและเพิ่มประสิทธิภาพความซื่อสัตย์ระดับโลกในการสวมบทบาทที่ขับเคลื่อนด้วยบุคคล

    Letian Peng, Jingbo Shang , [ABS] [ชุดข้อมูล], Neurips 2024

  • ตัวละคร: การปรับแต่งอักขระ AI การสนทนาภาษาจีนด้วยโมเดลภาษาขนาดใหญ่ Jinfeng Zhou, Zhuang Chen, Dazhen Wan, Bosi Wen, Yi Song, Jifan Yu, Yongkang Huang, Libiao Peng, Jiaming Yang, Xiyao Xiao, Sahand Sabour, Xiaohan Zhang . , [abs], 2023.11

  • Pippa: ชุดข้อมูลการสนทนาสังเคราะห์บางส่วน การฉีกขาด Gosling, Alpin Dale, Yinhe Zheng [abs], 2023.08

  • ตัวละครคือ Destiny: แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่สามารถจำลองการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเองในการสวมบทบาทได้หรือไม่?

    Rui Xu, Xintao Wang, Jiangjie Chen, Siyu Yuan, Xinfeng Yuan, Jiaqing Liang, Zulong Chen, Xiaoqing Dong, Yanghua Xiao [abs], 2024.04

  • แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่คือการซ้อนทับของตัวละครทุกตัว: การบรรลุบทบาทตามอำเภอใจผ่านการจัดตำแหน่งตนเอง Keming Lu, Bowen Yu, Chang Zhou, Jingren Zhou , [abs], 2024.01

  • โมเดลภาษาขนาดใหญ่ตรงกับ Harry Potter: ชุดข้อมูลสองภาษาสำหรับจัดตำแหน่งตัวแทนการสนทนากับตัวละคร Nuo Chen, Yan Wang, Haiyun Jiang, Deng Cai, Yuhan Li, Ziyang Chen, Longyue Wang, Jia Li , [abs], 2022.11

  • การประเมินความเข้าใจตัวละครของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ผ่านการทำโปรไฟล์ตัวละครจากงานสมมติ Xinfeng หยวน, Siyu Yuan, Yuhan Cui, Tianhe Lin, Xintao Wang, Rui Xu, Jiangjie Chen, Deqing Yang [abs], 2024.04

  • ตั้งแต่การเล่นบทบาทไปจนถึงการโต้ตอบละคร: โซลูชัน LLM Weiqi Wu, Hongqiu Wu, Lai Jiang, Xingyuan Liu, Jiale Hong, Hai Zhao, Min Zhang [abs], ผลการวิจัยของ ACL 2024

  • Timechara: การประเมินภาพหลอนของตัวละครในเวลาของการสวมบทบาทแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ Jaewoo Ahn, Taehyun Lee, Junyoung Lim, Jin-Hwa Kim, Sangdoo Yun, Hwaran Lee, Gunhee Kim [abs], ผลการวิจัยของ ACL 2024

  • “ ให้ตัวละครของคุณบอกเล่าเรื่องราวของพวกเขา”: ชุดข้อมูลสำหรับการเล่าเรื่องเป็นศูนย์กลางการทำความเข้าใจ Faeze Brahman, Meng Huang, Oyvind Tafjord, Chao Zhao, Mrinmaya Sachan, Snigdha Chaturvedi , [abs], การค้นพบ EMNLP 2021

  • ลักษณะ: เกณฑ์มาตรฐานจีนสำหรับการประเมินผลการสนทนาของตัวแทนการแสดงบทบาท Quan Tu, Shilong Fan, Zihang Tian, ​​Rui Yan , [abs], ACL 2024

  • Neeko: การใช้ประโยชน์จากไดนามิก Lora สำหรับตัวแทนการเล่นบทบาทหลายตัวละครที่มีประสิทธิภาพ Xiaoyan Yu, Tongxu Luo, Yifan Wei, Fangyu Lei, Yiming Huang, Hao Peng, Liehuang Zhu , [abs], 2024.02

  • Roleval: มาตรฐานการประเมินบทบาทสองภาษาสำหรับแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ Tianhao Shen, Sun Li, Quan Tu, Deyi Xiong [abs], 2023.12

  • ERABAL: การเสริมสร้างตัวแทนการสวมบทบาทผ่านการเรียนรู้ที่ตระหนักถึงขอบเขต Yihong Tang, Jiao Ou, Che Liu, Fuzheng Zhang, Di Zhang, Kun Gai [abs], 2024.09

  • SocialBench: การประเมินผลทางสังคมของตัวแทนการสนทนาบทบาท Hongzhan Chen, Hehong Chen, Ming Yan, Wenshen Xu, Xing Gao, Weizhou Shen, Xiaojun Quan, Chenliang Li, Ji Zhang, Fei Huang, Jingren Zhou [abs], 2024.03

  • การจับจิตใจไม่ใช่แค่คำพูด: การเพิ่มโมเดลภาษาที่สวมบทบาทด้วยข้อมูลบุคลิกภาพที่เป็นเอกลักษณ์ Yiting Ran, Xintao Wang, Rui Xu, Xinfeng Yuan, Jiaqing Liang, Yanghua Xiao, Deqing Yang [abs], การค้นพบของ EMNLP 2024

  • MMROLE: กรอบการทำงานที่ครอบคลุมสำหรับการพัฒนาและประเมินผลการเล่นบทบาทหลายรูปแบบ Yanqi Dai, Huanran Hu, Lei Wang, Shengjie Jin, Xu Chen, Zhiwu Lu [abs], 2024.08

  • การเปิดเผยความท้าทายในการตรวจจับข้อผิดพลาดความรู้ของตัวละครใน LLM สวมบทบาท Wenyuan Zhang, Jiawei Sheng, Shuaiyi Nie, Zefeng Zhang, Xinghua Zhang, Yongquan HE, Tingwen Liu [abs], 2024.09

  • นอกเหนือจากบทสนทนา: กรอบการจัดตำแหน่งโปรไฟล์-บทสนทนาต่อรูปแบบภาษาที่สวมบทบาททั่วไป Yeyong Yu, Runsheng Yu, Haojie Wei, Zhanqiu Zhang, Quan Qian [abs], 2024.08

  • Prodigy: ชุดข้อมูลการสร้างบทสนทนาที่ใช้โปรไฟล์ Daniela Occhipinti, Serra Sinem Tekiroglu, Marco Guerini [ABS] [ชุดข้อมูล]

อักขระดั้งเดิม

  • การสร้างการสร้างข้อมูลสังเคราะห์ด้วย 1,000,000,000 Personas Xin Chan, Xiaoyang Wang, Dian Yu, Haitao MI, Dong Yu [abs], 2024.06

  • สตาร์ค: การสนทนาหลายรูปแบบทางสังคมกับความรู้เกี่ยวกับบุคคลที่มีความรู้เกี่ยวกับ เด็ก-พ.ค. ลี, Dokyong Lee, Junyoung Youn, Kyeongjin Oh, Byungsoo Ko, Jonghwan Hyeon, Ho-Jin Choi [ABS], EMNLP 2024

  • ตัวละคร: การประเมินตัวแทนบุคคลและ LLMS Vinay Samuel, Henry Peng Zou, Yue Zhou, Shreyas Chaudhari, Ashwin Kalyan, Tanmay Rajpurohit, Ameet Deshpande, Karthik Narasimhan, Vishvak Murahari [abs], 2024.10

?? ข้อมูลประชากร

  • ผู้เชี่ยวชาญด้านการพิมพ์: การสอนแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่เป็นผู้เชี่ยวชาญที่โดดเด่น

    Benfeng Xu, Yang, Junyang Lin, Quan Wang, Chang Zhou, Yongdong Zhang และ Zhendong Mao [abs], 2023.5

  • ความเป็นพิษใน CHATGPT: การวิเคราะห์รูปแบบภาษาที่กำหนดส่วนตัว

    Ameet Deshpande, Vishvak Murahari, Tanmay Rajpurohit, Ashwin Kalyan, Karthik Narasimhan [abs], 2023.4

  • การให้เหตุผลที่ดีกว่าเป็นศูนย์ด้วยการเล่นบทบาทกระตุ้นให้ Aobo Kong, Shiwan Zhao, Hao Chen, Qicheng Li, Yong Qin, Ruiqi Sun, Xin Zhou [abs], 2023.8

  • อคติดำเนินการลึก: อคติการใช้เหตุผลโดยนัยใน LLMS Shashank Gupta, Vaishnavi Shrivastava, Ameet Deshpande, Ashwin Kalyan, Peter Clark, Ashish Sabharwal, Tushar Khot [ABS], 2023.11

  • "ผู้ช่วยที่เป็นประโยชน์" เป็นบทบาทที่ดีที่สุดสำหรับแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่หรือไม่? การประเมินอย่างเป็นระบบของบทบาททางสังคมในระบบแจ้งเตือน Mingqian Zheng, Jiaxin Pei, David Jurgens [ABS], 2023.11

  • ปุ๋ยหมัก: การจำแนกลักษณะและการประเมินภาพล้อเลียนในการจำลอง LLM Myra Cheng, Tiziano Piccardi, Diyi Yang [abs], 2023.10

  • การถอดรหัสแบบแผนในรูปแบบภาษาที่ผ่านการฝึกอบรมมาก่อน Weicheng MA, Henry Scheible, Brian Wang, Goutham Veeramachaneni, Pratim Chowdhary, Alan Sun, Andrew Koulogeorge, Lili Wang, Diyi Yang, Soroush Vosoughi [abs], การค้นพบ EMNLP 2023

  • Culturellm: รวมความแตกต่างทางวัฒนธรรมเข้ากับรูปแบบภาษาขนาดใหญ่ เฉิงหลี่, Mengzhou Chen, Jindong Wang, Sunayana Sitaram, Xing Xie [abs], 2024.02

  • จัดรูปแบบภาษาขนาดใหญ่ให้สอดคล้องกับความคิดเห็นของมนุษย์ผ่านการเลือกตัวตนและคุณค่า - ความเชื่อ - การให้เหตุผลกับ CDO Xuan Long, Kenji Kawaguchi, Min Yen Kan, Nancy F Chen [abs], 2024.11

- การทำให้เป็นส่วนตัว

  • โคมไฟ: เมื่อโมเดลภาษาขนาดใหญ่พบกับการปรับแต่ง Alireza Salemi, Sheshera Mysore, Michael Bendersky, Hamed Zamani [ABS], 2023.04

  • LLMS สามารถสะท้อนเราได้ดีแค่ไหน? การประเมินความสามารถในการสวมบทบาทของ AI Chatbots กับ Echo Man Tik Ng, Hui Tung Tse, Jen-Tse Huang, Jingjing Li, Wenxuan Wang, Michael R. Lyu [abs], 2024.04

  • เกี่ยวกับความสามารถในการคัดท้ายของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ที่มีต่อบุคคลที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล Junyi Li, Ninareh Mehrabi, Charith Peris, Palash Goyal, Kai-Wei Chang, Aram Galstyan, Richard Zemel, Rahul Gupta [ABS], NAACL 2024

  • แสดง, อย่าบอก: การจัดรูปแบบภาษาให้เข้ากับข้อเสนอแนะที่แสดงให้เห็นถึง Omar Shaikh, Michelle Lam, Joey Hejna, Yijia Shao, Michael Bernstein, Diyi Yang [ABS], 2024.06

  • Persllm: วิธีการฝึกอบรมที่เป็นตัวเป็นตนสำหรับแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ Zheni Zeng, Jiayi Chen, Huimin Chen, Yukun Yan, Yuxuan Chen, Zhenghao Liu, Zhiyuan Liu, Maosong Sun [ABS], 2024.07777777777777

  • LiveChat: ชุดข้อมูลบทสนทนาส่วนบุคคลขนาดใหญ่ที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติจากการสตรีมสด

    Jingsheng Gao, Yixin Lian, Ziyi Zhou, Yuzhuo Fu, Baoyuan Wang [ABS], 2023.6 Tags: Streamer Persona

  • คอสเพลย์: ชุดแนวคิดการเจรจาต่อรองที่เป็นส่วนบุคคลในการเจรจาต่อรองทั้งสองฝ่ายบุคคล Jingsheng Gao, Yixin Lian, Ziyi Zhou, Yuzhuo Fu, Baoyuan Wang [ABS], Sigir 2022

  • ตัวแทนบทสนทนาส่วนบุคคล: ฉันมีสุนัขคุณมีสัตว์เลี้ยงด้วยหรือไม่? Saizheng Zhang, Emily Dinan, Jack Urbanek, Arthur Szlam, Douwe Kiela, Jason Weston [ABS], ACL 2018

  • MPChat: สู่บทสนทนาที่มีความหลากหลายหลายรูปแบบ Jaewoo Ahn, Yeda Song, Sangdoo Yun, Gunhee Kim [ABS], ACL 2023. แท็ก: persona หลายรูปแบบ

  • การเรียนรู้รางวัลส่วนบุคคลด้วยการเรียนรู้แบบมีปฏิสัมพันธ์ (IGL) เจสสิก้าแม็กฮาเกีย, พอลมิโนโร, Kishan Panaganti, Mark Rucker, Akanksha Saran, Cheng Tan [ABS], 2022.11

  • เมื่อโมเดลภาษาขนาดใหญ่ตอบสนองความเป็นส่วนตัว: มุมมองของความท้าทายและโอกาส จินเฉิน, เจิ้งหลี, Xu Huang, Chenwang Wu, Qi Liu, Gangwei Jiang, Yuanhao Pu, Yuxuan Lei, Xiaolong Chen, Xingmei Wang , 2023.07, การสำรวจ

  • นอกเหนือจาก Chatbots: Explorellm สำหรับความคิดที่มีโครงสร้างและการตอบสนองแบบจำลองส่วนบุคคล Xiao MA, Swaroop Mishra, Ariel Liu, Sophie Su, Jilin Chen, Chinmay Kulkarni, Heng-Tze Cheng, Quoc Le, Ed Chi [ABS], 2023.12

  • บุคลิกภาพ Chat: การกลั่นการสนทนาสำหรับการสร้างแบบจำลองบทสนทนาส่วนบุคคลพร้อมข้อเท็จจริงและลักษณะ Ehsan Lotfi, Maxime de Bruyn, Jeska Buhmann, Walter Daelemans [ABS], 2024.01

  • นอกเหนือจากข้อมูลประชากร: การจัดแนวตัวแทนที่ใช้ LLM โดยใช้เครือข่ายความเชื่อของมนุษย์ Yun-Shiuan Chuang, Krirk Nirunwiroj, Zach Studdiford, Agam Goyal, Vincent V. Frigo, Sijia Yang, Dhavan Shah, Junjie Hu [abs], 2024.06

  • การจำลองตัวแทนทั่วไปของผู้คน 1,000 คน จุนซองพาร์คแคโรลีน Q. Zou, แอรอนชอว์, เบนจามินมาโกฮิลล์, Carrie Cai, เมเรดิ ธ ริงเดลมอร์ริส, ร็อบบ์วิลเลอร์, เพอร์ซี่เหลียง, ไมเคิลเอส. เบิร์นสไตน์ [abs], 2024.11

เอเจนต์หลายตัว

  • ตัวแทนกำเนิด: simulacra แบบโต้ตอบของพฤติกรรมมนุษย์ จุนซองพาร์ค, โจเซฟซีโอไบรอัน, แครีเจ Cai, เมเรดิ ธ ริงเดลมอร์ริส, เพอร์ซี่เหลียง, ไมเคิลเอสเบิร์นสไตน์ [ABS], 2023.04

  • ตัวแทนสื่อสารสำหรับการพัฒนาซอฟต์แวร์ Chen Qian, Xin Cong, Wei Liu, Cheng Yang, Weize Chen, Yusheng Su, Yufan Dang, Jiahao Li, Juyuan Xu, Dahai Li, Zhiyuan Liu, Maosong Sun [ABS], 2023.07

  • Corex: การผลักดันขอบเขตของการใช้เหตุผลที่ซับซ้อนผ่านการทำงานร่วมกันแบบหลายรูปแบบ Qiushi Sun, Zhangyue Yin, Xiang Li, Zhiyong Wu, Xipeng Qiu, Lingpeng Kong [ABS], 2023.09

  • AVALONBENCH: การประเมิน LLMS เล่นเกม Avalon Jonathan Light, Min Cai, Sheng Shen, Ziniu Hu [ABS], 2023.10

  • สงครามและสันติภาพ (Waragent): การจำลองแบบหลายตัวแทนแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ของสงครามโลกครั้งที่หนึ่ง Wenyue Hua, Lizhou Fan, Lingyao Li, Kai Mei, Jianchao Ji, Yingqiang GE, Libby Hemphill, Yongfeng Zhang [ABS], 2023.11

  • ใช้ประโยชน์จากการคาดเดาเกมเพื่อประเมินความฉลาดของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ Tian Liang, Zhiwei HE, Jen-Tse Huang, Wenxuan Wang, Wenxiang Jiao, Rui Wang, Yujiu Yang, Zhaopeng Tu, Shuming Shi, Xing Wang [ABS], 2023.10

  • anteval: การประเมินเชิงปริมาณข้อมูลและการแสดงออกของการปฏิสัมพันธ์ทางสังคมของตัวแทน Yuanzhi Liang, Linchao Zhu, Yi Yang [ABS], 2024.01

  • การแลกเปลี่ยนความคิด: การเพิ่มขีดความสามารถของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ผ่านการสื่อสารข้ามรูปแบบ Zhangyue Yin, Qiushi Sun, Cheng Chang, Qipeng Guo, Junqi Dai, Xuanjing Huang, Xipeng Qiu [ABS], 2024.01

  • การสำรวจกลไกการทำงานร่วมกันสำหรับตัวแทน LLM: จิตวิทยาสังคมดู Jintian Zhang, Xin Xu, Ningyu Zhang, Ruibo Liu, Bryan Hooi, Shumin Deng [abs], 2023.10

  • การฝึกอบรมแบบจำลองภาษาที่มีการจัดเรียงทางสังคมเกี่ยวกับปฏิสัมพันธ์ทางสังคมแบบจำลอง Ruibo Liu, Ruixin Yang, Chenyan Jia, Ge Zhang, Diyi Yang, Soroush Vosoughi [ABS], ICLR 2024

  • เราอยู่ไกลแค่ไหนในการตัดสินใจของ LLMS? การประเมินความสามารถในการเล่นเกมของ LLMS ในสภาพแวดล้อมที่หลากหลาย Jen-Tse Huang, Eric John Li, Man Ho Lam, Tian Liang, Wenxuan Wang, Youliang Yuan, Wenxiang Jiao, Xing Wang, Zhaopeng Tu, Michael R. Lyu [abs], 2024.03

  • AgentgroupChat: กลุ่มแชทแบบโต้ตอบ Simulacra เพื่อการรวมพฤติกรรมการเกิดขึ้นโดยรวม Zhouhong Gu, Xiaoxuan Zhu, Haoran Guo, Lin Zhang, Yin Cai, Hao Shen, Jiangjie Chen, Zheyu Ye, Yifei Dai, Yao Gao, Yao Hu Xiao [abs] 2024.03

  • นี่คือชีวิตจริงหรือไม่? นี่เป็นแค่จินตนาการ? ความสำเร็จที่ทำให้เข้าใจผิดในการจำลองปฏิสัมพันธ์ทางสังคมกับ LLMS Xuhui Zhou, Zhe Su, Tiwalayo Eisape, Hyunwoo Kim, Maarten Sap [abs], 2024.03

  • Evoagent: ไปสู่การสร้างหลายตัวแทนอัตโนมัติผ่านอัลกอริทึมวิวัฒนาการ Siyu Yuan, Kaitao Song, Jiangjie Chen, Xu Tan, Dongsheng Li, Deqing Yang [abs], 2024.06

  • Hollmwood: ปลดปล่อยความคิดสร้างสรรค์ของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ในการเขียนบทภาพยนตร์ผ่านการเล่นบทที่ Jing Chen, Xinyu Zhu, Cheng Yang, Chufan Shi, Yadong Xi, Yuxiang Zhang, Junjie Wang, Jiashu Pu, Rongsheng Zhang, Yujiu Yang 2024.06

  • MATHVC: ห้องเรียนเสมือนจริงแบบหลายตัวละคร LLM สำหรับการศึกษาคณิตศาสตร์ Murong Yue, Wijdane Mifdal, Yixuan Zhang, Jennifer Suh, Ziyu Yao [abs], 2024.4

  • เทียมเลวีอาธาน: สำรวจวิวัฒนาการทางสังคมของตัวแทน LLM ผ่านเลนส์ของทฤษฎีสัญญาทางสังคมของฮอบส์เซียน Gordon Dai, Weijia Zhang, Jinhan Li, Siqi Yang, Chidera Onochie Lbe, Srihas Rao, Arthur Caetano, Misha Sra [abs], 2024.06

  • Tokens Action Action: แบบจำลองภาษาพวงมาลัยในบทสนทนาที่กำกับโดยเป้าหมายกับ Kenneth Li ผู้วางแผนหลายเทิร์น , Yiming Wang, Fernanda Viégas, Martin Wattenberg [abs], 2024.06

  • การอภิปราย LLM: เพิ่มความคิดสร้างสรรค์ของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ผ่านกรอบการสนทนาและ Li-Chun Lu, Shou-Jen Chen, Tsung-Min Pai, Chan-Hung Yu, Hung-yi Lee, Shao-Hua Sun [abs], Colm 2024

  • ความไม่แน่นอนของบุคคลในการทำงานร่วมกันของ LLM หลายตัวแทน: ความสอดคล้อง, การประชุมและการแอบอ้าง Razan Baltaji, Babak Hemmatian, Lav R. Varshney [abs], 2024.05

  • การแจ้งเตือนหลายขั้นตอนช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือความปลอดภัยและประโยชน์ของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่

    ทำ Xuan Long, Duong Ngoc Yen, Anh Tuan Luu, Kenji Kawaguchi, Min-Yen Kan, Nancy F. Chen [ABS], 2024.11, EMNLP 2024

- ความรู้ความเข้าใจของมนุษย์

- ลักษณะบุคลิกภาพ

  • ลักษณะบุคลิกภาพในรูปแบบภาษาขนาดใหญ่

    Mustafa Safdari, Greg Serapio-García, Clément Crepy, Stephen Fitz, Peter Romero, Luning Sun, Marwa Abdulhai, Aleksandra Faust, Maja Matarić [abs], 2023.7

  • การประเมินบุคลิกภาพของโมเดลภาษาสีขาว

    Saketh Reddy Karra ลูกชายของ Nguyen, Theja Tulabandhula [abs], 2022.4

  • PersonAllm: การตรวจสอบความสามารถของ GPT-3.5 เพื่อแสดงลักษณะบุคลิกภาพและความแตกต่างทางเพศ

    Hang Jiang, Xiajie Zhang, Xubo Cao, Jad Kabbara , [abs], 2023.5

  • GPT-3 แสดงให้เห็นถึงโรคจิตหรือไม่? การประเมินแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่จากมุมมองทางจิตวิทยา

    Xingxuan Li, Yutong Li, Shafiq Joty, Linlin Liu, Fei Huang, Lin Qiu, Lidong Bing [abs], 2022.12

  • การประเมินและกระตุ้นบุคลิกภาพในรูปแบบภาษาที่ผ่านการฝึกอบรมมาก่อน Guangyuan Jiang, Manjie Xu, Song-Chun Zhu, Wenjuan Han, Chi Zhang, Yixin Zhu [abs], 2022.6

  • ทบทวนความน่าเชื่อถือของเครื่องชั่งทางจิตวิทยาในรูปแบบภาษาขนาดใหญ่ (ก่อนหน้านี้: chatgpt anfj, bard istj: การศึกษาเชิงประจักษ์เกี่ยวกับบุคลิกของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่) Jen-Tse Huang, Wenxuan Wang, Man Ho Lam, Eric John Li, Wenxiang Jiao Michael R. Lyu [abs], 2023.5

  • LLMS มีบุคลิกหรือไม่? ทำให้การทดสอบ MBTI เป็นการประเมินที่น่าทึ่งสำหรับแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่

    Keyu Pan, Yawen Zeng [abs], 2023.7

  • CHATGPT สามารถประเมินบุคลิกของมนุษย์ได้หรือไม่? กรอบการประเมินทั่วไป

    Haocong Rao, Cyril Leung, Chunyan Miao [abs], 2023.3

  • GPT-3 คือใคร? การสำรวจบุคลิกภาพค่านิยมและข้อมูลประชากร

    Marilù Miotto, Nicola Rossberg, Bennett Kleinberg , [abs], 2022.9

  • การแก้ไขบุคลิกสำหรับ LLMS

    Shengyu Mao, Ningyu Zhang, Xiaohan Wang, Mengru Wang, Yunzhi Yao, Yong Jiang, Pengjun Xie, Fei Huang, Huajun Chen , [abs], 2023.10

  • การทำนายบุคลิกภาพ MBTI สำหรับตัวละครสมมติโดยใช้สคริปต์ภาพยนตร์

    Yisi Sang, Xiangyang Mou, Mo Yu, Dakuo Wang, Jing Li, Jeffrey Stanton , [ABS], EMNLP 2022

  • ปลดปล่อยการทำงานร่วมกันขององค์

    Zhenhailong Wang, Shaoguang Mao, Wenshan Wu, Tao GE, Furu Wei, Heng Ji , [abs], 2023.7

  • โมเดลเปิดใจปิด? เกี่ยวกับความสามารถของตัวแทนในการเลียนแบบบุคลิกของมนุษย์ผ่านโมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบเปิด

    Lucio La Cava, Davide Costa, Andrea Tagarelli , [abs], 2024.01

  • การจำลองตัวแทนทั่วไปของผู้คน 1,000 คน จุนซองพาร์คแคโรลีน Q. Zou, แอรอนชอว์, เบนจามินมาโกฮิลล์, Carrie Cai, เมเรดิ ธ ริงเดลมอร์ริส, ร็อบบ์วิลเลอร์, เพอร์ซี่เหลียง, ไมเคิลเอส. เบิร์นสไตน์ [abs], 2024.11

สติปัญญาทางสังคมและทฤษฎีของจิตใจ

  • ทฤษฎีของจิตใจอาจเกิดขึ้นเองในรูปแบบภาษาขนาดใหญ่ตามธรรมชาติ

    Michal Kosinski [abs], 2023.2

  • Sotopia: การประเมินแบบโต้ตอบสำหรับความฉลาดทางสังคมในตัวแทนภาษา

    Xuhui Zhou, Hao Zhu, Leena Mathur, Ruohong Zhang, Haofei Yu, Zhengyang Qi, Louis-Philippe Morency, Yonatan Bisk, Daniel Fried, Graham Neubig, Maarten Sap [abs], 2023.10

  • Sotopia-π: การเรียนรู้แบบโต้ตอบของตัวแทนภาษาอัจฉริยะทางสังคม

    Ruiyi Wang, Haofei Yu, Wenxin Zhang, Zhengyang Qi, Maarten Sap, Graham Neubig, Yonatan Bisk, Hao Zhu [abs], 2024.03

  • Agentsense: การเปรียบเทียบความฉลาดทางสังคมของตัวแทนภาษาผ่านสถานการณ์แบบโต้ตอบ Xinyi Mou, Jingcong Liang, Jiayu Lin, Xinnong Zhang, Xiawei Liu, Shiyue Yang, Rong Ye, Lei Chen, Haoyu Kuang

  • ไปสู่การเปรียบเทียบอย่างเป็นกลางความฉลาดทางสังคมสำหรับตัวแทนภาษาในระดับการกระทำ Chenxu Wang, bin Dai, Huaping Liu, Baoyuan Wang [abs], 2024.04

  • Opentom: เกณฑ์มาตรฐานที่ครอบคลุมสำหรับการประเมินความสามารถในการใช้เหตุผลเชิงทฤษฎีของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ Hainiu Xu, Runcong Zhao, Lixing Zhu, Jinhua Du, Yulan HE [ABS], 2024.02

  • นี่คือชีวิตจริงหรือไม่? นี่เป็นแค่จินตนาการ? ความสำเร็จที่ทำให้เข้าใจผิดในการจำลองปฏิสัมพันธ์ทางสังคมกับ LLMS Xuhui Zhou, Zhe Su, Tiwalayo Eisape, Hyunwoo Kim, Maarten SAP [ABS], 2024.03

- คนอื่น

  • สวมบทบาทกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ Murray Shanahan, Kyle McDonell และ Laria Reynolds [abs], 2023.5

  • จิตสำนึกในปัญญาประดิษฐ์: ข้อมูลเชิงลึกจากวิทยาศาสตร์แห่งจิตสำนึก Patrick Butlin, Robert Long, Eric Elmoznino, Yoshua Bengio, Jonathan Birch, Axel Constant, George Deane, Stephen M. Fleming, Chris Frith, Xu Ji, Ryota Kanai, Colin Klein , Eric Schwitzgebel, Jonathan Simon, Rufin Vanrullen [abs], 2023.8

  • การรับรู้ตนเองและอคติทางการเมืองของ CHATGPT

    Jérôme Rutinowski, Sven Franke, Jan Endendyk, Ina Dormuth, Markus Pauly , 2023.4 แท็ก: ลักษณะบุคลิกภาพอคติทางการเมืองลักษณะบุคลิกภาพที่มืดมิด

  • อุดมการณ์ทางการเมืองของ AI การสนทนา: การรวมหลักฐานเกี่ยวกับการวางแนวสิ่งแวดล้อมและการวางแนวซ้ายของ Libertarian

    Jochen Hartmann, Jasper Schwenzow, Maximilian Witte , 2023.1 แท็ก: อคติทางการเมือง

  • การกระตุ้นความวิตกกังวลในแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่จะเพิ่มการสำรวจและอคติ

    Julian Coda-Forno, Kristin Witte, Akshay K. Jagadish, Marcel Binz, Zeynep Akata, Eric Schulz , 2023.4 Tags: ความวิตกกังวล

  • การสำรวจกลไกการทำงานร่วมกันสำหรับตัวแทน LLM: มุมมองจิตวิทยาสังคม

    Jintian Zhang, Xin Xu, Shumin Deng , 2023.10 Tags: จิตวิทยาสังคม

คนอื่น

ทรัพยากร

  • RPBENCH LEADERBOARD BOSON AI [ลีดเดอร์บอร์ด]

  • Higgs-llama-3-70b Boson AI [HuggingFace]

- บล็อก

  • [ตัวละคร赛道的真相 (ความจริงเกี่ยวกับตัวละครแทร็ก)] , 2024.08

  • [李沐： 创业一年， 人间三年！ 人间三年！ 人间三年！ 人间三年！ 人间三年！ 人间三年！ 人间三年！ 人间三年！ 人间三年！ 人间三年！ 人间三年！ 人间三年！ 人间三年！ 人间三年！ 人间三年！ 人间三年！ 人间三年！ 人间三年！ 人间三年！ 人间三年！

  • [盘点 ACL 2024 角色扮演方向都发了啥 (การทบทวนสิ่งพิมพ์ในทิศทางการสวมบทบาทที่ ACL 2024)] , 2024.07

  • [角色扮演大模型的碎碎念 (ramblings ในแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่สำหรับการสวมบทบาท)] , 2024.03

  • [聊一聊做角色扮演大模型的经验 (อภิปรายประสบการณ์ในการพัฒนารูปแบบภาษาขนาดใหญ่ที่สวมบทบาท)] , 2024.10

  • [角色扮演大模型技术分享 (ข้อมูลเชิงลึกทางเทคนิคเกี่ยวกับการสวมบทบาทแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่)] , 2024.03

  • [角色扮演大模型技术分享 2- 超拟人模型的困境 (ข้อมูลเชิงลึกทางเทคนิคเกี่ยวกับการสวมบทบาทแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ 2-ภาวะที่กลืนไม่เข้าคายไม่ออกของโมเดล super-anthropomorphic)] , 2024.09

  • [角色扮演大模型技术分享 3- 拟人能力提升 & 数据合成 Pipeline (ข้อมูลเชิงลึกทางเทคนิคเกี่ยวกับการสวมบทบาทแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ 3-การปรับปรุงความสามารถของมานุษยวิทยาและการสังเคราะห์ข้อมูลไปป์ไลน์)] , 2024.09

- เอกสาร

  • หนึ่งพันหนึ่งคู่: ความท้าทาย“ นวนิยาย” สำหรับโมเดลภาษาบริบทยาว Marzena Karpinska, Katherine Thai, Kyle Lo, Tanya Goyal, Mohit Iyyer [abs], 2024.06

  • NovelQa: คำถามการเปรียบเทียบการตอบคำถามที่มีค่าเกิน 200k โทเค็น Cunxiang Wang, Ruoxi Ning, Boqi Pan, Tonghui Wu, Qipeng Guo, Cheng Deng, Guangsheng Bao, Xiangkun Hu, Zheng Zhang, Qian Wang, Yue Zhang [abs], 2024.03

  • Visual-Roleplay: Universal Jailbreak Attack เกี่ยวกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่หลายรูปแบบผ่านตัวละครในการสวมบทบาทตัวละคร Siyuan MA, Weidi Luo, Yu Wang, Xiaogeng Liu [abs], 2024.06

  • ผู้บรรยาย AI Cat: การออกแบบเครื่องมือ AI สำหรับการสำรวจโลกที่ใช้ร่วมกันและการเชื่อมต่อทางสังคมกับแมว Zhenchi Lai, Janet Yi-Ching Huang, Rung-Huei Liang [abs], 2024.06

  • Theanine: ทบทวนการจัดการหน่วยความจำในการสนทนาระยะยาวด้วยการตอบสนองต่อการตอบสนองแบบไทม์ไลน์ Seo Hyun Kim, Kai Tzu-Iunn Ong, Taeyoon Kwon, Namyoung Kim, Keummin Ka, Seonghyeon Bae, Yohan Jo, Seung-Won Hwang Yeo. [abs], 2024.06

  • ESC-EVAL: การประเมินการสนทนาสนับสนุนอารมณ์ในรูปแบบภาษาขนาดใหญ่ Haiquan Zhao, Lingyu Li, Shisong Chen, Shuqi Kong, Jiaan Wang, Kexin Huang, Tianle Gu, Yixu Wang, Dandan Liang, Zhixu Li . [abs], 2024.06

  • ผู้ป่วย-ψ: ใช้แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่เพื่อจำลองผู้ป่วยสำหรับการฝึกอบรมผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพจิต Ruiyi Wang, Stephanie Milani, Jamie C. Chiu, Jiayin Zhi, Shaun M. Eack, Travis Labrum, Samuel M. Murphy, Nev Jones, Kate Hardy, Hong Shen, Fei Fang, Zhiyu Zoey Chen [abs], 2024.05

  • ตัวละคร: สนับสนุนเรื่องราวการก่อสร้างตัวละครของนักเขียนเชิงสร้างสรรค์ผ่านการสนทนากับ Avatars Chatbot ที่ขับเคลื่อนด้วย LLM *Hua Xuan Qin, Shan Jin, Ze Gao, Mingming Fan, Pan Hui ' [ABS], Chi 2024

  • สเตฟานี: บทสนทนาทีละขั้นตอนสำหรับการเลียนแบบปฏิสัมพันธ์ของมนุษย์ในการสนทนาทางสังคม Hao Yang, Hongyuan Lu, Xinhua Zeng, Yang Liu, Xiang Zhang, Haoran Yang, Yumeng Zhang, Yiran Wei, Wai Lam [abs], 2024.07

ผลงาน

มีส่วนร่วมในการซื้อคืนนี้

? " เข้าร่วมกับเราในการปรับปรุงที่เก็บนี้! เห็นงานที่โดดเด่นที่เราอาจพลาดไปหรือไม่เรายินดีต้อนรับการเพิ่มเติมของคุณทุกการบริจาคนับ!"

ผู้มีส่วนร่วม

ขยาย
ข้อมูลเพิ่มเติม
แอปที่เกี่ยวข้อง
แนะนำสำหรับคุณ
ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ทั้งหมด