本記事では、キャラクターになりきったLLM対話を実現するための新たな設計手法を紹介します。
対話スタイルや性格、記憶といった要素を丁寧に分離・管理し、より自然なキャラクター再現を目指す工夫が提案されています。固定のチューニングではなく、推論時の工夫だけで柔軟に振る舞いを調整できる点が特徴です。
キャラクター性を重視したLLM対話システムを設計・運用したい方にとって、具体的な参考情報となる可能性のある内容です。
背景
LLMに、あるキャラになりきって話してもらうニーズは根強く存在します。感情のこもった会話相手として使ったり、物語の登場人物として活用したり。
ただ、キャラクターの特徴を深く再現するのが難しく、どこか物足りなさが残ることは多いです。一方で、モデルをキャラクターに合わせてチューニングする方法は、データの用意や計算コストの面でハードルが高く、誰もが気軽に使えるわけではありません。
基本に立ち返ると、キャラクターを再現するには、主に「話し方のクセ（言語スタイル）」「性格や思考の傾向（パーソナリティ）」「知識や経験としての記憶（メモリ）」という3つの要素があります。
これらを駆使することでより自然なキャラクター表現ができるようになります。
本記事で取り上げたいのは、訓練を必要とせずにこうした工夫によりキャラクター再現を行う新しい方法論です。キャラクターの特徴を自動で抽出し、それらを活かして三段階の生成プロセスで応答を作っていくという構成になっています。
