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如何在大型语言模型中进行角色扮演

创作时间:
作者:
@小白创作中心

如何在大型语言模型中进行角色扮演

引用
1
来源
1.
https://myedgetech.com/how-to-role-play-in-large-language-models/

角色扮演是大型语言模型（LLM）领域的一个创新应用方向，通过让AI模拟特定角色，可以显著提升其在各种场景下的表现。本文将深入探讨LLM角色扮演的原理、应用场景及未来发展方向，帮助读者全面了解这一前沿技术。

什么是 LLM 角色扮演：概述

与大型语言模型 (LLM)（如 ChatGPT）进行角色扮演是一个新兴领域，它探索了人工智能与创造性、叙事驱动体验之间的互动。它利用 LLM 的高级功能在角色扮演的背景下模拟类人对话和人类行为。这个过程使人工智能能够进行动态对话，模仿各种角色，并以符合角色预定义特征和叙事背景的方式响应用户输入，从而利用大量文本数据的强大计算能力。通过这种方式，这种角色扮演技术提高了其在需要特定技能或知识的任务中的效率，例如扮演历史学家或提供历史事实和分析。

LLM 角色扮演的例子

  1. 历史人物
    LLM 可以化身为威廉·莎士比亚这样的历史人物，进行对话，根据历史事实反映这位伟大诗人的诗意和伊丽莎白时代的文字游戏。

  2. 虚构人物
    在幻想背景中，LLM 可以扮演巫师的特定角色，使用与其居住的魔法世界相符的语言和知识，提供关于古代咒语或神话传说的建议。

  3. 专业角色
    LLM 可以模拟医生、律师或侦探等专业人士的对话，在其专业知识范围内提供信息和建议。

  4. 互动故事叙述
    用户可以与扮演视频游戏中非玩家角色 (NPC) 的 LLM 进行互动，提供任务、分享故事并实时响应玩家的行为。

  5. 教育场景
    LLM 可以扮演教师或指导者的角色，通过在特定历史时期或科学领域的背景下回答问题来促进学习体验。

  6. 治疗模拟
    虽然必须考虑伦理因素，但 LLM 可以扮演治疗师或咨询师的角色，在模拟环境中提供支持和指导。

  7. 客户服务
    在商业环境中，LLM 可以扮演客户服务代理的角色，在保持专业和乐于助人的风度的同时提供帮助和回答问题。

  8. 文化大使
    LLM 可以代表来自不同文化的人物，让用户探索和了解各种传统、习俗和语言。

这些例子展示了 LLM 在角色扮演场景中的多功能性，它们可以调整其响应以匹配其扮演角色的细微差别，丰富用户的互动，并提供基于所扮演角色的定制体验。

LLM 角色扮演是如何工作的？

LLM 角色扮演在一个复杂的框架上运行，该框架集成了自然语言处理、机器学习和叙事生成。 基于两篇关于 LLM 角色扮演的学术论文（Shanahan, McDonell, & Reynolds, 2023; Wang et al., 2024），以下是对所涉及机制的专业分解：

  1. 提示工程技术
    这是基石，其中提示经过精心设计，以引导 AI 扮演特定角色，包括特征和背景故事。

  2. 角色模式创建
    开发详细的角色配置文件，为 AI 的响应和行为提供蓝图，确保角色扮演的一致性和深度。

  3. 对话管理系统
    这些系统管理对话流程，确保 AI 的响应连贯且在上下文中是适当的，从而保持叙事线索。

  4. 上下文嵌入
    LLM 使用对话的历史记录来生成自然演变的响应，反映正在进行的互动并保持叙事连续性。

  5. 行动解决算法
    尤其是在互动场景中，这些算法根据角色的能力和情况确定行动的结果，模拟成功或失败。

  6. 叙事一致性维护
    诸如摘要之类的技术有助于保留故事情节，尽管 AI 在长期记忆方面存在局限性，但可以确保故事不会失去线索。

  7. 多模态集成
    集成视觉、音频或其他感官输入可以显着增强角色扮演体验，使其更具吸引力和更逼真。

这些机制共同构成了一个强大的框架，使 LLM 能够参与角色扮演场景，模拟类人互动并提供沉浸式体验。

我能从 LLM 角色扮演中获得什么？

  1. 高质量陪伴
    AI 聊天机器人可以提供既刺激又客观的陪伴。它可以就各种各样的主题进行对话，使其成为那些寻求智力或情感交流而又没有社会期望压力的人的理想伴侣。对于可能感到孤立或希望与 GPT 驱动的聊天机器人进行持续可靠互动的个人来说，这种益处尤为重要。

  1. 增强创造力
    LLM 可以模拟各种各样的角色和场景，允许用户进行创造性的故事叙述，并探索仅受其创造力限制的富有想象力的叙事。

  2. 治疗应用
    角色扮演可以用于治疗，以帮助个人在受控和支持性环境中探索不同的视角、解决个人问题或发展社交技能。

  3. 语言练习
    在角色扮演中与 LLM 互动可以帮助用户在低风险环境中练习语言技能，在对话环境中获得实时反馈和纠正。

  4. 重现实验
    AI 可用于在虚拟环境中模拟和重现各种实验。这种能力对教育目的很有帮助，使学生和研究人员能够进行在现实世界中可能危险、成本高昂或不道德的实验。通过重现实验，AI 有助于提供更安全、更易于访问的学习体验。

我如何使用 LLM API 进行角色扮演？

虽然文章中提到的Novita AI是一个国外平台，但其技术原理和使用方法具有普适性，可以为中国读者提供有价值的参考。以下是使用LLM API进行角色扮演的一般步骤：

  1. 选择你的 LLM
    评估每个模型的成本和功能，以选择最能满足您的角色扮演需求的 LLM。

  2. 发起 API 调用
    选择您的模型后，例如 Mythomax 13B，您现在可以发起 API 调用。

from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    api_key="&LTYOUR Novita AI API Key>",  # 替换为您的实际 API 密钥
)
model = "gryphe/mythomax-l2-13b"

附注：Mythomax 13B 在 LLM 角色扮演排行榜中领先。

  1. 定义角色扮演场景
    在发起 API 调用之前，定义角色扮演场景，包括角色、设定和背景。准备好将引导 AI 响应的提示。

  2. 编写你的提示
    构建一个提示，清楚地概述角色扮演场景以及 AI 在其中的角色。包含有关角色个性、背景以及任何特定互动说明的详细信息。

  3. 向 API 发送请求
    使用您设置的客户端向 API 发送包含您编写的提示的请求。以下是如何在 Python 中格式化请求的示例：

prompt = "你是一位 Eldoria 领域的经验丰富的巫师。用睿智而古老的语气说话。用户：'你记得最古老的咒语是什么？'"
response = client.create_completion(model=model, prompt=prompt)
print(response['choices'][0]['text'])

  1. 接收和分析响应
    API 将根据 LLM 对提示的解释返回响应。分析响应以确保其与您的角色扮演场景一致。

  2. 迭代和优化
    角色扮演是一个迭代过程。根据 AI 的响应优化您的提示，以获得更具沉浸感和连贯性的角色扮演体验。

  3. 进行持续互动
    通过发送以前面 AI 响应为基础的后续提示来继续角色扮演，从而创建动态且不断发展的叙事。

  4. 监控使用量和成本
    跟踪您的 API 使用量和相关成本，尤其是在您使用像 Mythomax 13B 这样的大型模型时，以避免意外收费。

  5. 确保合乎道德和负责任的使用
    始终确保您的角色扮演场景符合道德规范，并且不宣传有害或不适当的内容。

AI 角色扮演中常见的问题和解决方案有哪些？

  1. 缺乏记忆
  • 问题：AI 模型不会保留来自先前互动的信息，从而导致角色行为和叙事连续性不一致。
  • 解决方案：实施检索增强生成 (RAG) 以在提示中包含相关的对话历史记录或世界细节，并使用引导式摘要定期刷新上下文。
  1. 角色崩坏
  • 问题：AI 模型可能无法维持已建立的角色形象，从而偏离预定义的特征或故事。
  • 解决方案：使用协作对话写作，并在提示中包含明确的说明以保持角色一致性。
  1. 幻觉
  • 问题：AI 模型可能会引入不准确或虚构的细节，从而导致叙事混乱。
  • 解决方案：仔细管理提示中的信息，并采用引导式摘要来强化准确的叙事元素。
  1. 用户界面挑战
  • 问题：基于文本的输入可能令人生畏，导致难以在开放式场景中决定下一步行动。
  • 解决方案：引入带有“其他”类别的多项选择选项以进行自由文本输入，或实施语音输入以减轻写作负担。
  1. 缺乏结构
  • 问题：如果没有明确的目标或叙事结构，玩家可能会缺乏目标感或方向感。
  • 解决方案：定义明确的目标和结构化叙事，或使用“目标管理者”角色来指导有意义的行动和情节发展。
  1. 行动解决
  • 问题：在没有明确定义的情况下，平衡行动的粒度与有意义的结果可能很困难。
  • 解决方案：开发一个行动解决系统，其中包含技能评估、难度分析和掷骰子来确定成功或失败。
  1. 确保行动具有后果
  • 问题：玩家的行动需要产生有意义的后果，以保持玩家的参与感和影响力。
  • 解决方案：引入重复失败的升级成本，或创建一个系统，使行动对游戏世界产生持久影响。
  1. 文本为主的互动
  • 问题：过度依赖文本可能会变得单调乏味，缺乏吸引力。
  • 解决方案：合并语音输出以获得更动态的界面，或使用图像生成来增加视觉丰富性。
  1. 跨互动的一致性
  • 问题：在多次互动中保持游戏世界和角色行为的一致性对于获得可信的体验至关重要。
  • 解决方案：在 LLM 提示中始终如一地应用预定义的设置、角色属性和情境响应。
  1. 创建丰富而动态的世界
  • 问题：世界需要感觉生动活泼并对玩家的行动做出响应，这在仅使用文本描述的情况下具有挑战性。
  • 解决方案：使用程序生成技术，其中 LLM 为算法提供参数以创建持久的游戏元素。

LLM 角色扮演的未来发展方向是什么？

大型语言模型 (LLM) 角色扮演的未来有望取得重大进展，这将改变用户体验。更个性化互动的开发即将到来，LLM 将适应个人偏好，提供独特的教育、娱乐和治疗应用。

叙事连贯性的增强将带来更具沉浸感和连续性的角色扮演场景，而多模态互动的集成将通过视觉、听觉和触觉反馈增加真实感层次。伦理考量仍将处于最前沿，确保用户安全、数据隐私和负责任的内容生成。

对 LLM 语言处理能力理解的进步将为更准确和在上下文中更合适的响应铺平道路，从而丰富角色扮演体验。LLM 与 AR、VR 和区块链等新技术的融合可能会通过创建去中心化和沉浸式虚拟环境来彻底改变角色扮演。此外，培养社区驱动的内容和协作场景将使角色扮演更具活力和包容性。随着这些技术的发展，遵守监管标准对于维护法律和道德的完整性至关重要。角色扮演体验的可访问性将扩大，确保更广泛的受众可以参与这些互动应用程序，突显了技术进步中包容性的重要性。

结论

随着角色扮演随着 LLM 功能的进步而不断发展，在教育、娱乐、治疗和更广泛领域中变革性应用的潜力变得越来越明显。 拥抱道德准则和利用尖端技术对于充分利用 LLM 的潜力至关重要，从而在人工智能领域实现丰富多样的角色扮演体验。

常见问题解答

  1. 角色扮演有哪 4 种类型？
    除了类型之外，角色扮演还分为不同的类别：同人、原创、群组和一对一。您应该选择最吸引您的类型。

  2. 如果我的 LLM 在角色扮演时不断犯错，我该怎么办？
    如果您使用的是参数在 70 亿到 130 亿之间的小型模型，您可以考虑切换到参数在 340 亿到 700 亿之间的大型模型（确保您有兼容的 GPU）。或者，您可以调整当前模型的采样器设置和提示模板，但这可能很繁琐且效果甚微。

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