Role-Playing Evaluation for Large Language Models
作者: Yassine El Boudouri, Walter Nuninger, Julian Alvarez, Yvan Peter
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2025-05-19
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出角色扮演评估基准以解决大语言模型评估难题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 角色扮演评估 大语言模型 情感理解 决策能力 道德一致性 评估基准
📋 核心要点
- 现有评估方法在评估大语言模型的角色扮演能力时存在资源消耗大和偏见等问题。
- 论文提出了角色扮演评估（RPEval）基准，专注于情感理解、决策能力等四个维度的评估。
- 基线评估结果表明，RPEval在评估LLM角色扮演能力方面具有良好的有效性和可靠性。
📝 摘要（中文）
大语言模型（LLMs）在角色扮演和人格化方面表现出显著能力。然而，评估这一能力面临重大挑战，人工评估资源密集且自动评估可能存在偏差。为此，本文提出了角色扮演评估（RPEval），这是一个新颖的基准，旨在从情感理解、决策能力、道德一致性和角色一致性四个关键维度评估LLM的角色扮演能力。文章详细介绍了RPEval的构建过程，并提供了基线评估。我们的代码和数据集可在https://github.com/yelboudouri/RPEval获取。
🔬 方法详解
问题定义：当前大语言模型在角色扮演能力的评估中，缺乏有效的标准化工具，人工评估耗时且容易受到主观因素影响，自动评估则可能存在偏见。
核心思路：本研究提出RPEval基准，通过设定情感理解、决策能力、道德一致性和角色一致性四个维度，系统性地评估大语言模型的角色扮演能力。
技术框架：RPEval的整体架构包括数据集构建、评估指标设计和基线评估三个主要模块。数据集包含多样化的角色扮演场景，评估指标则针对每个维度进行量化分析。
关键创新：RPEval的创新之处在于其多维度评估框架，能够全面捕捉大语言模型在角色扮演中的表现，克服了传统评估方法的局限性。
关键设计：在设计中，采用了特定的评分标准和量化指标，以确保评估结果的客观性和一致性，同时在数据集构建中引入了多样化的角色和情境设置。
📊 实验亮点
实验结果表明，RPEval在评估大语言模型的角色扮演能力方面具有较高的有效性，基线评估显示在情感理解和决策能力等维度上，模型的表现有显著提升，具体性能数据和对比基线将在后续研究中详细呈现。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括游戏开发、虚拟助手和教育等场景，能够帮助开发者更好地评估和优化大语言模型在角色扮演中的表现，提升用户体验。未来，RPEval可能成为评估大语言模型能力的标准工具，推动相关领域的发展。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) demonstrate a notable capacity for adopting personas and engaging in role-playing. However, evaluating this ability presents significant challenges, as human assessments are resource-intensive and automated evaluations can be biased. To address this, we introduce Role-Playing Eval (RPEval), a novel benchmark designed to assess LLM role-playing capabilities across four key dimensions: emotional understanding, decision-making, moral alignment, and in-character consistency. This article details the construction of RPEval and presents baseline evaluations. Our code and dataset are available at https://github.com/yelboudouri/RPEval