MINDECHO: Role-Playing Language Agents for Key Opinion Leaders

大型语言模型（LLMs）在各种应用中表现出了令人印象深刻的性能，其中角色扮演语言代理（RPLAs）已经吸引了广泛的用户群体。现在，人们对代表关键意见领袖（KOLs）的RPLAs的需求正在增长，即在其领域塑造趋势和观点的网络名人。然而，这方面的研究仍然不足。因此，在本文中，我们介绍了MINDECHO，一个全面的KOL RPLAs开发和评估框架。MINDECHO从各种专业领域的互联网视频转录中收集KOL数据，并利用GPT-4合成他们的对话。然后，这些对话和转录分别用于个性化模型训练和推理时检索。我们的评估涵盖了KOL的一般维度（即知识和语气）和粉丝中心的维度。广泛的实验验证了MINDECHO在开发和评估KOL RPLAs方面的有效性。

该论文旨在介绍一种综合框架MINDECHO，用于开发和评估代表关键意见领袖（KOL）的角色扮演语言代理（RPLA）。

MINDECHO收集了来自不同专业领域互联网视频转录的KOL数据，并利用GPT-4合成了他们的对话。然后，这些对话和转录用于个性化模型训练和推理时检索。

本文的亮点在于提出了一个新的框架MINDECHO，用于开发和评估KOL RPLAs。该框架使用GPT-4合成KOL的对话，并针对KOL进行了全面的评估，包括一般维度和粉丝中心维度。实验结果表明，MINDECHO在开发和评估KOL RPLAs方面具有有效性。

最近的相关研究主要集中在角色扮演语言代理（RPLAs）的开发和评估方面，但是针对代表关键意见领袖（KOL）的RPLAs的研究还很少。