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RoleLLM是一個角色扮演框架，用於構建和評估大型語言模型的角色扮演能力。它包括四個階段：角色概要構建、基於上下文的指令生成、使用GPT進行角色提示和基於角色的指令調整。透過Context-Instruct和RoleGPT，我們建立了RoleBench，這是一個系統化和細粒度的角色級別基準資料集，包含168,093個樣本。此外，RoCIT在RoleBench上產生了RoleLLaMA（英語）和RoleGLM（中文），顯著提高了角色扮演能力，甚至與使用GPT-4的RoleGPT取得了可比較的結果。
需求人群：
"用於構建和評估大型語言模型的角色扮演能力"
使用場景示例：
使用RoleLLM構建一個能夠模仿莎士比亞風格的語言模型
使用RoleLLM評估一個大型語言模型在角色扮演任務上的表現
使用RoleLLM建立一個角色扮演遊戲
產品特色：
角色概要構建
基於上下文的指令生成
使用GPT進行角色提示
基於角色的指令調整