⚠️ 在开始阅读之前，如果你对 实时 Agent / 数字人 / 多模态系统 / LiveKit 架构 感兴趣，
欢迎先到 GitHub 给项目点一个 ⭐ Star，这是对开源作者最大的支持。

🚀 AlphaAvatar 项目地址（强烈建议先收藏，该项目正在持续更新维护）：
👉 https://github.com/AlphaAvatar/AlphaAvatar
🚀 AIPapers 项目地址（具有更全的有关LLM/Agent/Speech/Visual/Omni论文分类）：
👉 https://github.com/AlphaAvatar/AIPaperNotes

摘要

角色扮演语言 Agent (RPLA) 已成为大语言模型 (LLM) 的有前途的应用。然而，由于缺乏真实的角色数据集和使用此类数据的详细的评估方法，模拟既定角色对 RPLA 来说是一项艰巨的任务。在本文中，我们介绍了 CoSER，这是一个高质量数据集、开源模型和针对既定角色的有效 RPLA 的评估协议的集合。CoSER 数据集涵盖了 771 本著名书籍中的 17,966 个角色。它提供了具有现实世界复杂性的真实对话，以及多种数据类型，例如对话场景、角色体验和内心想法。借鉴表演方法论，我们提出了“既定情境表演”，用于训练和评估角色扮演 LLM，其中 LLM 依次描绘书中场景中的多个角色。使用我们的数据集，我们开发了 CoSER 8B 和 CoSER 70B，即基于 LLaMA-3.1 模型构建的高级开源角色扮演 LLM。大量实验证明了 CoSER 数据集对于 RPLA 训练、评估和检索的价值。此外，CoSER 70B 在我们的评估和三个现有基准上表现出超越或匹配 GPT-4o 的最先进的性能，即在 InCharacter 和 LifeChoice 基准上分别达到 75.80% 和 93.47% 的准确率。我们的代码、数据集和模型可在 https://github.com/Neph0s/CoSER 上找到。

1.介绍

大语言模型 (LLM) 的最新进展促进了人工智能中拟人化认知的出现。角色扮演语言 Agent (RPLA)，即基于相关数据模拟既定角色的 LLM，因此而广受欢迎。RPLAs已被用于模拟各种类型的人物，包括不同人群、虚构角色或普通个体，并激发了广泛的应用，如角色聊天机器人、视频游戏中的 NPC 以及人类的数字克隆。本文研究的是针对既定角色的 RPLAs，这代表了一项至关重要但具有挑战性的任务，超越了对个人特征或刻板印象的天真描绘。具体而言，RPLA 应该忠实地与角色的复杂背景保持一致，并捕捉他们微妙的个性。
　　要实现有效的 RPLA，有两个主要挑战：1）数据：缺乏高质量的数据集。现有数据集仅限于两个角色之间的对话，缺乏必要的对话背景和其他形式的知识。此外，许多数据集都是由 LLM 合成的，因此影响了真实性和对原著的忠实度；2）评估：当前的方法无法评估 LLM 的复杂人物刻画。它们通常侧重于具有预定义问题集的单轮交互，并依赖于基于 LLM 的评判或多项选择题。前者缺乏细微的区分，存在偏见问题，而后者仅评估专业方面。总体而言，缺乏真实的人物数据和基于此类数据的适当评估方法。
　　在本文中，我们介绍了 CoSER，一个真实人物数据集合，以及基于此类数据的开放的先进模型和评估协议，用于协调基于 LLM 的既定角色的角色模拟。CoSER 数据集来源于 771 本著名书籍中的叙述和对话，通过我们基于 LLM 的管道进行处理。CoSER 与现有数据集有两个基本不同：1）CoSER 从广受好评的文学作品中提取真实的多角色对话，而不是之前工作中 LLM 合成的问答对。因此，我们的数据集在保持高源保真度的同时，还表现出更高的质量和复杂性。2）CoSER 包含全面的数据类型，如图 1 所示：i）除了人物简介和对话之外，CoSER 还包括情节摘要、人物经历和对话背景，支持提示、检索、模型训练和评估等各种目的。 ii) CoSER 中的对话捕捉了人物的动作和内心想法，超越了表面层次的言语，使 RPLA 能够模拟人类复杂的认知和行为过程，例如““[I’m nervous, but we have to do this] (Takes a deep breath) Alright, we …”。我们在表 5 中对 CoSER 和现有数据集进行了清晰的比较。
　　我们引入了 既定情境表演 (GCA) 来训练和评估角色扮演 LLM，利用 CoSER 数据集。给定一个包含消息 $M$、角色 $\mathcal{C}$ 和设置 $\mathcal{S}$ 的对话，GCA 要求演员 LLM 按顺序描绘每个角色 $c\in \mathcal{C}$ 以重现对话，如图 2 所示。在训练期间，我们训练 LLM 根据他们真实的话语 $M_c\subset M$以描绘每个角色 $c$。因此，我们开发了基于 LLaMA-3.1 模型的 CoSER 8B 和 70B，它们在多个 RPLA 基准上展示了逼真的角色描绘和最先进的性能。对于评估，GCA 涉及两个步骤：多 Agent 模拟和基于惩罚的 LLM 判断。给定一个测试对话 $M$，我们：1）创建一个多智能体系统来模拟对话 $\tilde{M}$ ，其中参与者 LLM 在相同的设置 $\mathcal{S}$ 中扮演每个角色 $c\in \mathcal{C}$；2）使用基于惩罚的 LLM 批评者评估 $\tilde{M}$，利用详细的评分标准和原始对话 $M$。GCA 评估具有三个优点：首先，它通过多 Agent 模拟全面反映参与者 LLM 的能力；其次，它基于真实的场景和真实对话。第三，它提供专家策划的评分标准来指导 LLM 批评者。
　　我们的贡献总结如下：

1. 我们介绍了用于 RPLA 研究和应用的 CoSER 数据集和模型。我们的数据集包含 771 本著名书籍中的 29,798 段真实对话和全面的数据类型。利用此数据集，我们开发了 CoSER 8B 和 CoSER 70B，它们是 RPLA 的最先进的模型。
2. 我们借鉴表演理论，提出了既定情境表演来训练和评估角色扮演 LLM。我们的评估通过多角色模拟全面测试演员 LLM，同时提供原始对话和详细评分标准以增强基于 LLM 的评估。
3. 大量实验的结果证明了我们的数据集对于 RPLA 的训练、检索和评估具有重要价值。值得注意的是，CoSER 模型在 RPLA 的四个基准测试中实现了最先进的性能。

2. Related Work

RPLA 利用 LLM 创建模拟角色 ${\pi }_c$，该角色基于其角色数据 ${\mathcal{D}}_c$ 模拟真实角色 $c$。有效的 RPLA 需要全面、高质量的数据 ${\mathcal{D}}_c$ 和高级角色扮演 LLM。在各种角色类型中，我们专注于既定角色的 RPLA，这些角色应忠实地符合角色的复杂背景和细微的个性。
　　Datasets for RPLAs。人物角色数据 ${\mathcal{D}}_c$ 通过各种表示来描述真实的人物角色 $c$，包括个人资料、对话、经历和多模态信息等。如表 5 所示，现有数据集有几个局限性。1) 许多是通过 LLM 对通用指令集或特定于角色的问题的响应合成的，例如 RoleBench。然而，LLM 合成的数据会损害真实性和对原始来源的保真度。2) 人工标注的数据集（例如 CharacterEval 和 CharacterDial）提供了更高的质量，但价格昂贵且难以扩展。3) 一些努力从虚构作品中提取了真实的对话，例如 ChatHaruhi 和 HPD。然而，它们依赖于人类对单个来源的努力，因此也很难扩展。4) 此外，现有数据集提供的表示和形式有限，即主要由两角色或用户-角色问答对组成。这些数据集支持各种目的，包括提示、训练、检索增强和 RPLA 评估。
　　Evaluation for RPLAs。现有的评估方法要么基于 LLM 评估，要么基于多项选择题。LLM 评估方法通常通过预定义的问题引出 LLM 的角色扮演的表现，并使用 LLM 或奖赏模型对表现进行评分。它们评估各种维度，包括与角色无关的方面，例如拟人化和吸引力，以及角色特定的特征，例如语言风格、知识和个性。然而，LLM 评估存在固有偏见，例如长度和位置偏见，并且可能缺乏针对特定角色进行评估所需的知识。其他基准通过多项选择题评估角色扮演的 LLM，评估特定方面，例如知识、决策、动机识别和个性保真度。

3. CoSER Dataset

3.1. Design Principles

　　在本节中，我们介绍了 CoSER 数据集，该数据集涵盖了来自 771 本著名书籍的 17,966 个角色的真实数据。CoSER 的特点是其对话真实、非合成，具有现实世界的复杂性，以及支持各种用途的全面数据表示。在表 1 中，我们与现有数据集进行了全面的比较。我们在 §3.1 中说明了我们的数据集的设计原则，在 §3.2 中说明了设计流程，在 §A.1 中说明了统计分析。
　　如表1所示，CoSER与以前的RPLA数据集主要不同之处在于：1）数据类型丰富，2）消息中的内在想法和身体动作，3）环境作为角色。
　　Rich Types of Data。人物数据 ${\mathcal{D}}_c$ 可以以多种形式表示小说作品中的人物 $c$，例如叙述、简介、对话、经历等。以前的工作主要关注简介和对话，它们代表有限的知识。因此，我们提出了一组更全面的数据类型：1）Comprehensive：涵盖书中人物和情节的广泛知识；2）Orthogonal：携带独特、互补的信息，冗余度较低；3）Contextual-rich：提供足够的背景，使 ${\pi }_c$ 能够忠实地再现 $c$ 在给定场景中的行为和反应。
　　具体来说，我们通过三个相互关联的元素（情节、对话和人物）对书中的知识进行分层组织。每个情节包括其原始文本、摘要、情节中的对话以及主要人物在该情节中的当前状态和经历。对话不仅包含对话记录，还包含丰富的背景设置，包括场景描述和人物动机。人物与他们的对话和情节相关联，我们根据这些来制作他们的个人资料。
　　Thoughts and Actions in Messages。先前的 RPLA 研究通常将 RPLA 的输出空间限制为仅包含口语语音，这限制了它们完全表示人类交互的能力。在本文中，我们将 RPLA 的消息空间和人物数据集扩展到三个不同的维度：语音 ($\mathcal{L}$)、动作 ($\mathcal{A}$) 和思想 ($\mathcal{T}$ )，从而大大丰富了表达能力。例如，RPLA 可以通过仅生成思想和动作而不包含口语语音来传达沉默。这三个维度通过 token 符号和功能机制来区分：

• 语音用于角色之间的口头交流。
• 动作捕捉身体行为、肢体语言、面部表情等。与 Agent 中的工具使用类似，可以对动作进行编程以触发多 Agent 系统中的下游事件。
• 思想代表着内部的思考过程，这使得RPLA能够模拟人类复杂的认知。思想对其他人来说是不可见的，形成信息不对称。

Environment as a Role。在 AI TRPG 等 RPLA 应用中，LLM 通常充当响应玩家行为的世界模拟器。为了提升这种能力，我们将环境视为一个特殊角色 $e$，它提供环境响应，例如物理变化和来自未指定角色或人群的反应。

3.2. Dataset Curation

我们通过基于 LLM 的系统化流程整理 CoSER 数据集，将书籍内容转换为 RPLA 的高质量数据。详情如下。
　　Source Selection。我们的数据集来自最受好评的文学作品，以确保数据质量和人物深度。我们确定了 Goodreads 有史以来最佳书籍榜单上排名前 1,000 的书籍，并获取了 771 本书的内容。如表 6 所示，这些书籍的人物和叙事具有文学意义，并在不同的流派、时期和文化背景下得到广泛认可。
　　Chunking。我们将书籍内容划分为块，以适应 LLM 的上下文窗口。我们采用静态的基于章节的策略和动态的基于情节的策略。首先，我们使用正则表达式将章节标题标识为自然的块边界。然后，我们合并相邻的小块并拆分大块以确保适中的块大小。然而，静态分块忽略了故事情节并截断了重要的情节或对话。为了解决这个问题，我们实现了基于情节的动态分块，即在数据提取期间，我们还提示 LLM 识别当前块中被截断的情节或尾随内容，并将它们与后续块连接起来以确保情节的完整性。
　　Data Extraction。我们使用 LLM 从书块中提取情节和对话数据，包括 (1) 情节的内容、摘要和人物经历，以及 (2) 对话和对话的背景设置。提取的数据表示如图 1 所示，并在 §3.1 中介绍。在消息中，语音总是从原始对话中提取，而动作和想法可以由 LLM 根据上下文提取或推断。出于评估目的，我们保留了每本书最后 10% 情节的数据。
　　Organizing Character Data。基于提取的数据，我们分三步形成角色知识库。首先，我们使用 LLM 在别名和规范名称之间建立名称映射来统一角色引用，例如，将 Lord Snow 映射到统一标识符 Jon Snow。其次，我们汇总每个角色的相关情节和对话。最后，我们利用 LLM 根据提取的数据生成角色资料，从多个角度描述角色，包括背景、经历、身体特征、性格特征、核心动机、关系、角色弧线等。
　　有关技术细节，包括我们的提示、工程实现以及由LLM引起的异常的处理机制，请参阅§A。

4. Training and Evaluation via GCA

　　在本节中，我们引入了 given-circumstance acting (GCA) 来使用 CoSER 数据集训练和评估 LLM 的角色扮演能力，如图 2 所示。

4.1. Given-Circumstance Acting

在康斯坦丁·斯坦尼斯拉夫斯基的表演方法论中，既定情境表演是一种基本方法，即通过在特定条件（包括环境背景、历史事件和个人条件）内的表演来训练和评估演员。
　　我们将这种方法应用于一个框架，该框架利用 CoSER 中的综合数据来训练和评估 LLM 的角色扮演技能。在这个框架中，给定一个包含对话消息 $M$、涉及的角色 $\mathcal{C}$ 和上下文设置 $\mathcal{S}$ 的对话，演员 LLM 依次扮演每个角色 $c\in \mathcal{C}$ 的角色来模拟对话。

4.2. GCA Training and CoSER Models

我们通过 GCA 微调 LLM 的角色扮演能力。每个训练样本均来自 CoSER 数据集中的对话及其角色 $c$，LLM 则根据 $c$ 的话语 $M_c$ 进行训练。具体来说，我们首先编写一个角色扮演指令 $i_c$，其中包含场景描述、角色简介 $p_c$ 和动机，以及其他相关角色的简介，为角色扮演提供全面的背景信息。原始对话消息表示为 $M=[m_1,...,m_T]$，其中 $T$ 是回合数。然后，训练样本 $[i_c,m_1,...,m_T]$ 是指令和消息的拼接，其中角色的消息 $M_c\subset M$ 被视为优化的输出，其他部分作为输入。
　　我们基于 LLaMA 3.1 Instruct 模型训练 CoSER 8B 和 CoSER 70B，使用我们数据集中的 90% 的书籍。为了有效支持 RPLA 的多样化用例，我们的训练样本涵盖了广泛的设置：1）CoSER 数据集包含大量书籍中的大量角色和对话设置。我们在每个对话中的所有角色上训练模型，从具有详细个人资料的主要角色到仅由上下文驱动的次要角色；2）为了模拟真实用例，我们通过不同格式的指令模板合并了不同格式的角色扮演指令。此外，我们通过包括或排除其他角色的个人资料、情节摘要和角色的动机来考虑可用数据的不同组合；3）我们在提取的对话中训练模型时，既包含也不含角色的内心想法。
　　我们将 CoSER 的训练扩展到角色扮演之外，以开发环境建模和下一位说话人预测 (NSP) 方面的互补能力，从而促进 RPLA 应用。为了保持模型的通用能力，我们使用 Tulu-3 数据集扩充了我们的训练数据。有关更多详细信息，请参阅 §B。

4.3. GCA Evaluation

评估角色扮演 LLM 仍然是一项重大挑战，主要体现在两个方面：1）提供适当的场景以进行角色扮演，2）正确评估表现。针对这些挑战，我们提出了 GCA 评估参与者 LLM 的角色扮演能力，包括两个阶段：多 Agent 模拟和基于惩罚的 LLM 评判，如图 2 所示。
　　Multi-agent Simulation。对于测试对话 $M$，我们构建了一个多智能体系统来模拟对话 $\tilde{M}$ ，设置与 $M$ 相同。我们使用参与者 LLM 为每个角色 $c\in \mathcal{C}$ 创建 RPLA ${\pi }_c$。我们为 RPLA 提供全面的数据，如 §4.2 所述：场景描述和所涉及的角色资料提供了关键背景，角色动机促进了 RPLA 的主动性和自然的对话流程。按照 §3.1，指示 RPLA 以言语-行动-思想格式输出。每个 RPLA 的动机和内心想法都是其他 RPLA 无法访问的。我们采用 NSP 模型从 C∪{e}\mathcal C ∪ \{e\}C∪{e} 中选择每个回合的说话者，并使用另一个 LLM 作为环境模型 ${\pi }_e$ 来提供环境反馈。当 NSP 发出 $\text{<END>}$ 信号或达到最大 20 回合时，模拟结束。这样，我们就获得了一个多回合、多角色的模拟，全面反映了演员 LLM 的角色扮演能力。
　　此外，我们引入了一个连续参数 $k$，其中模拟从 $\mathcal{M}$ 中的前 $k$ 条原始消息开始。设置 $k>0$ 可控制故事方向和语言风格，类似于上下文学习。因此，它可以实现更可控的评估，并减少 LLM 不同语言风格的影响。
　　Penalty-based LLM Judging。在此阶段，我们通过 LLM 评估员评估模拟对话 $\tilde{M}$。与以前 LLM 作为评估员进行 RPLA 评估的方法不同，我们的 LLM 评估员：1) 根据详细的评分标准识别角色扮演缺陷，应用基于惩罚的评分；2) 利用原始对话 $M$ 作为参考。

5. Experiments