2024 年 1 月 9 日,百川智能發(fā)布角色大模型 Baichuan-NPC,深度優(yōu)化了“角色知識(shí)”和“對(duì)話能力”,使模型能夠更好的理解上下文對(duì)話語(yǔ)義,更加符合人物性格地進(jìn)行對(duì)話和行動(dòng)。
此外,對(duì)于游戲領(lǐng)域 AI 角色開(kāi)發(fā)成本高、周期長(zhǎng)、自由度差、API 不穩(wěn)定等諸多不足, 百川智能推出了“角色創(chuàng)建平臺(tái) + 搜索增強(qiáng)知識(shí)庫(kù)”的定制化解決方案。通過(guò)這一方案,游戲廠商無(wú)需編寫(xiě)任何代碼,只需通過(guò)簡(jiǎn)單的文字描述,便可以快速構(gòu)建出自己需要的角色,實(shí)現(xiàn)低成本、高效率的角色定制。
相關(guān)鏈接:https://npc.baichuan-ai.com
中文領(lǐng)域“最強(qiáng)”角色大模型
大模型拓展了傳媒、游戲、影視等諸多領(lǐng)域數(shù)字角色的想象空間。其中游戲行業(yè)作為科技創(chuàng)新的“試驗(yàn)田”,受到的影響尤其明顯。大模型強(qiáng)大的生成能力、流暢的自然交互方式,將改變游戲的開(kāi)發(fā)流程,重構(gòu)游戲體驗(yàn)早已成為業(yè)內(nèi)共識(shí)。但如何將大模型這個(gè)新技術(shù)融入成熟的游戲研發(fā)流程,依舊挑戰(zhàn)重重。其中目前最大的問(wèn)題是,當(dāng)下的大模型在角色扮演上依舊“不夠擬人”,這會(huì)直接破壞用戶與角色的互動(dòng)感受,使游戲喪失沉浸感。
模型在角色扮演中是否足夠“擬人”,主要由模型的基礎(chǔ)能力和角色扮演一致性兩個(gè)方面來(lái)決定。
對(duì)于角色扮演而言,模型的基礎(chǔ)能力既包括模型的通用智能水準(zhǔn),還包含角色知識(shí)、對(duì)話能力、情節(jié)演繹以及邏輯推理四個(gè)專項(xiàng)能力。而強(qiáng)化這些能力的最佳方式是在預(yù)訓(xùn)練階段通過(guò)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集進(jìn)行針對(duì)性訓(xùn)練。
百川智能收集了海量行業(yè)網(wǎng)站、高質(zhì)量書(shū)籍、優(yōu)質(zhì)劇本數(shù)據(jù),對(duì) Baichuan-NPC 進(jìn)行了超過(guò) 3T Tokens 的領(lǐng)域知識(shí)預(yù)訓(xùn)練。此外,Baichuan-NPC 還創(chuàng)新性地使用多方法模型合成數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練階段的領(lǐng)域知識(shí)增強(qiáng),針對(duì)性地緩解了 Reversal Curse 問(wèn)題,大幅度提升 Token 利用效率。
角色扮演一致性問(wèn)題指的是,通用語(yǔ)言模型在角色“演繹”過(guò)程中,非常容易跳出“角色設(shè)定”變回“智能助手”或做出不符合角色人設(shè)的言行,即業(yè)界所說(shuō)的 OOC 問(wèn)題(角色言行偏離原有設(shè)定,如:古代人物談?wù)摤F(xiàn)代事物)。
針對(duì)這一問(wèn)題,百川智能首創(chuàng)將思維鏈對(duì)齊技術(shù)引入到角色模型對(duì)齊中。使用帶有思維鏈的數(shù)據(jù)構(gòu)造方式和帶有思維鏈對(duì)齊的強(qiáng)化對(duì)齊方法,雙管齊下讓模型的思考過(guò)程和思考之后的行動(dòng)表現(xiàn)更接近人類,大幅提升了角色一致性,顯著增強(qiáng)模型的基礎(chǔ)對(duì)話能力和角色演繹能力。
Baichuan-NPC 通過(guò)強(qiáng)化模型基礎(chǔ)能力,使用思維鏈對(duì)齊技術(shù)賦予角色模型類人的思考能力,使模型能夠敏銳地捕捉上下文對(duì)話語(yǔ)義,生成更加符合人物性格地對(duì)話和行動(dòng),讓角色效果栩栩如生。
在 CharacterEval(由中國(guó)人民大學(xué)高瓴人工智能學(xué)院、北京郵電大學(xué)人工智能學(xué)院聯(lián)合推出的對(duì)話類角色扮演 Agent 評(píng)估標(biāo)準(zhǔn))評(píng)測(cè)中,Baichuan-NPC 在對(duì)話能力、角色一致性、扮演吸引力等方面大幅領(lǐng)先,是目前中文領(lǐng)域最強(qiáng)角色模型。
零代碼復(fù)刻角色
將大模型的角色構(gòu)建能力應(yīng)用于具體場(chǎng)景,除了模型要具備強(qiáng)大的基礎(chǔ)能力,簡(jiǎn)潔高效的開(kāi)發(fā)流程同樣至關(guān)重要。
當(dāng)前行業(yè)內(nèi)的角色構(gòu)建主要通過(guò) API 調(diào)用實(shí)現(xiàn)。在實(shí)際創(chuàng)作中,需要產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)、技術(shù)等多個(gè)部門(mén)共同協(xié)作、反復(fù)調(diào)試,開(kāi)發(fā)流程門(mén)檻高、周期長(zhǎng)、效率低,最終的角色效果還難以保障。
對(duì)此,百川智能在 Baichuan-NPC 基礎(chǔ)上推出了由“角色創(chuàng)建平臺(tái) + 搜索增強(qiáng)知識(shí)庫(kù)”組成的開(kāi)發(fā)套件,通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化模板、自定義選項(xiàng)、所見(jiàn)即得的調(diào)優(yōu)界面及搜索增強(qiáng)知識(shí)庫(kù),為用戶提供了一個(gè)高度自由且無(wú)需編寫(xiě)代碼的低成本解決方案。
百川智能角色創(chuàng)建平臺(tái)官網(wǎng)
為提高角色定制自由度,百川智能自研了強(qiáng)多輪對(duì)齊和搜索增強(qiáng)知識(shí)庫(kù)兩項(xiàng)特色技術(shù)。強(qiáng)多輪對(duì)齊技術(shù)通過(guò)精心設(shè)計(jì) System Prompt 中的角色設(shè)定字段,強(qiáng)化了角色創(chuàng)建平臺(tái) System Prompt 在對(duì)話 Session 中的特殊地位,保證了角色言行響應(yīng)系統(tǒng)指令定制的敏感性和魯棒性。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),用戶在系統(tǒng)提示(System Prompt)中定義了角色特征后,角色就會(huì)完全遵循用戶設(shè)定進(jìn)行相應(yīng)的“演繹”。
不同性格孫悟空的不同演繹
AI 角色知識(shí)儲(chǔ)備量是決定能否自由定制角色的另一個(gè)重要因素。如果 AI 角色缺乏與其身份相符的知識(shí),即使角色“演繹”的再努力,也會(huì)讓人感覺(jué)“不真實(shí)”。
百川智能將搜索技術(shù)與角色知識(shí)能力深度融合,基于最新研發(fā)的 SOTA 模型 BCTE(Baichuan-Text-Embedding),針對(duì)角色扮演場(chǎng)景優(yōu)化了建庫(kù)和召回算法,為角色和知識(shí)庫(kù)提供了靈活的“多對(duì)多”關(guān)聯(lián)方式。用戶只需上傳角色所需的知識(shí)文檔并自定義回復(fù)方式,就能顯著降低角色產(chǎn)生幻覺(jué)的可能性,極大地豐富了角色“內(nèi)涵”。
創(chuàng)建好角色只是完成了角色定制的第一步,想要真正落到真實(shí)場(chǎng)景,還需要微調(diào)優(yōu)化讓其達(dá)到最佳效果。百川角色創(chuàng)建平臺(tái)將微調(diào)選項(xiàng)和角色對(duì)話效果實(shí)時(shí)整合,實(shí)現(xiàn)了調(diào)優(yōu)過(guò)程的“所調(diào)即所見(jiàn)”。
角色調(diào)試與生成效果實(shí)時(shí)同步
此外,平臺(tái)還提供了一鍵復(fù)制功能。完成角色調(diào)試后,用戶可以在查看代碼頁(yè)面一鍵復(fù)制全部角色代碼,然后將角色代碼集成到業(yè)務(wù)場(chǎng)景中。這種“所調(diào)即所得”的方式,極大降低了開(kāi)發(fā)門(mén)檻,有效縮減了企業(yè)定制角色的時(shí)間和人員成本。
角色調(diào)試完成即可一鍵復(fù)制角色代碼
目前,百川智能已經(jīng)與眾多泛娛樂(lè)行業(yè)的頭部品牌建立了深度合作關(guān)系,共同拓展 AIGC 創(chuàng)作的應(yīng)用場(chǎng)景。
-
語(yǔ)言模型
+關(guān)注
關(guān)注
0文章
538瀏覽量
10315 -
大模型
+關(guān)注
關(guān)注
2文章
2541瀏覽量
3026 -
百川智能
+關(guān)注
關(guān)注
0文章
16瀏覽量
23
原文標(biāo)題:百川智能發(fā)布角色大模型,零代碼復(fù)刻角色
文章出處:【微信號(hào):AI前線,微信公眾號(hào):AI前線】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。
發(fā)布評(píng)論請(qǐng)先 登錄
相關(guān)推薦
評(píng)論