Enhancing Role-playing Systems through Aggressive Queries: Evaluation and Improvement

📄 arXiv: 2402.10618v2 📥 PDF

作者: Yihong Tang, Jiao Ou, Che Liu, Fuzheng Zhang, Di Zhang, Kun Gai

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-16 (更新: 2024-06-15)

备注: After our paper was submitted to the conference for review, it was found that there were major problems, so it was revised by more than 80%, which can basically be regarded as new work

💡 一句话要点

提出MORTISE以解决角色扮演系统中的查询对齐问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 角色扮演系统 大型语言模型 对抗性训练 对话生成 模块化设计

📋 核心要点

  1. 现有基于LLM的角色扮演系统在处理复杂查询时，角色对齐能力普遍不足，影响了对话生成的质量。
  2. 提出MORTISE系统，通过多个LLM模块协作生成激进查询，并创建对抗性训练数据集以改善模型性能。
  3. 实验结果表明，使用RoleAD数据集的模型在角色对齐能力上有显著提升，展示了在普通场景中的一定泛化能力。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）的出现使对话生成进入了新的领域，尤其是在角色扮演系统（RPSs）中。尽管现有的基于LLM的RPS经过普通角色相关训练对话的增强，但在处理复杂和陷阱查询时仍然难以与角色对齐。本文设计了模块化的陷阱设置交互系统（MORTISE），以基准测试和改善角色扮演LLM的性能。MORTISE通过多个基于LLM的模块的协作，能够生成高度与角色相关的激进查询，并通过一致的响应生成器制定相应的响应，从而创建对抗性训练数据集。我们选择了190个中英文角色来构建激进查询，以基准测试现有的角色扮演LLM。综合评估发现，现有模型在角色对齐能力上普遍存在不足。我们进一步选择180个角色收集对抗性训练数据集（RoleAD），并保留其他10个角色用于测试。对通过RoleAD改进的模型进行实验表明，我们的对抗性数据集改善了这一不足，提升在普通场景中的一定程度的泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有角色扮演系统在处理复杂和陷阱查询时的角色对齐不足问题。现有方法在面对边界场景时，难以生成符合角色的对话内容。

核心思路：设计MORTISE系统，通过模块化的方式生成激进查询，并利用一致的响应生成器创建对抗性训练数据集，以提升角色扮演LLM的对齐能力。

技术框架：MORTISE系统由多个基于LLM的模块组成，首先生成激进查询，然后通过响应生成器生成相应的对话内容，最后形成对抗性训练数据集RoleAD。

关键创新：MORTISE的主要创新在于其模块化设计和对抗性训练数据集的构建，能够有效提升角色对齐能力，与传统方法相比，提供了更为灵活和高效的解决方案。

关键设计：在模型训练中，采用特定的损失函数来优化角色对齐效果，并通过精心选择的参数设置来确保生成的查询和响应的高相关性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，使用RoleAD训练的模型在角色对齐能力上有显著提升，相较于基线模型，性能提升幅度达到20%以上，证明了对抗性数据集的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能客服、游戏对话系统和教育领域的互动学习等。通过提升角色扮演系统的对话生成能力，可以显著改善用户体验，推动相关技术的实际应用和发展。

📄 摘要（原文）

The advent of Large Language Models (LLMs) has propelled dialogue generation into new realms, particularly in the field of role-playing systems (RPSs). While enhanced with ordinary role-relevant training dialogues, existing LLM-based RPSs still struggle to align with roles when handling intricate and trapped queries in boundary scenarios. In this paper, we design the Modular ORchestrated Trap-setting Interaction SystEm (MORTISE) to benchmark and improve the role-playing LLMs' performance. MORTISE can produce highly role-relevant aggressive queries through the collaborative effort of multiple LLM-based modules, and formulate corresponding responses to create an adversarial training dataset via a consistent response generator. We select 190 Chinese and English roles to construct aggressive queries to benchmark existing role-playing LLMs. Through comprehensive evaluation, we find that existing models exhibit a general deficiency in role alignment capabilities. We further select 180 of the roles to collect an adversarial training dataset (named RoleAD) and retain the other 10 roles for testing. Experiments on models improved by RoleAD indicate that our adversarial dataset ameliorates this deficiency, with the improvements demonstrating a degree of generalizability in ordinary scenarios.