- RoleLLM: Benchmarking, Eliciting, and Enhancing Role-Playing Abilities of Large Language Models [124.7]
大規模言語モデル(LLM)におけるロールプレイング能力をベンチマークし、評価し、拡張するフレームワークであるRoleLLMを紹介する。 Context-InstructとRoleGPTによって、168,093サンプルでロールプレイする最初の体系的できめ細かい文字レベルのベンチマークデータセットであるRoleBenchを作成します。
論文 参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 17:52:59 GMT) - LLMによるrole-playingを実現するフレームワークと評価ベンチマークの提案。
- リポジトリはGitHub – InteractiveNLP-Team/RoleLLM-public: RoleLLM: Benchmarking, Eliciting, and Enhancing Role-Playing Abilities of Large Language Models