Character-LLM: 一款可训练的角色扮演智能代理 可通过LLM模拟贝多芬

最近，GitHub 上发布了一个名为 Character-LLM 的项目。该项目旨在通过对大型语言模型进行训练，以模仿历史上的杰出人物，如贝多芬和凯撒大帝，通过提供特定的人物信息来捕捉他们的语言风格和思维特征。

项目地址:https://github.com/choosewhatulike/trainable-agents

Character-LLM 是一款可训练的角色扮演智能代理，它从实际经验、特征和情感中学习。与常规提示式代理不同，Character-LLM 是专门为角色扮演而训练的代理，能够扮演特定的人物，如贝多芬、埃及艳后克娄巴特拉、凯撒大帝等，具备详细的角色相关知识和代表性的角色个性，无需额外的提示或参考文档。

为实现这一目标，研究人员提出了“经验重构”技术，这是一种能够生成特定角色详尽多样的经验数据以用于训练的数据生成过程。

该代理仓库提供了构建流程概览、生成的样本演示以及将来发布的数据集和模型权重。 Character-LLM 是角色扮演爱好者和自然语言处理领域的研究者的强大工具。