王鑫涛，复旦大学博士生，师从肖仰华、汪卫教授，致力于探索用AI创造具有人格的数字生命。研究方向聚焦大语言模型与Agent技术，在AI角色扮演领域发表多篇ACL/EMNLP论文，以及该领域首篇研究综述，总计引用量三百余次。他的研究寻求AI技术与人类情感需求的结合。科研之外，他是一位二次元爱好者、业余Coser。该研究完成于他在阶跃星辰实习期间，指导者为王亨老师。

• 论文标题：CoSER: Coordinating LLM-Based Persona Simulation of Established Roles
• 论文链接：https://arxiv.org/abs/2502.09082

角色扮演 AI（Role-Playing Language Agents，RPLAs）作为大语言模型（LLM）的重要应用，近年来获得了广泛关注。无论是用于情感陪伴、故事创作、游戏中的 AI 角色，还是真人的数字分身，都需要模型能够准确捕捉和模拟特定角色的设定、个性和行为模式。特别是当扮演小说、动漫中的知名角色时，模型需要获取并利用关于这些角色的大量知识。然而，现有的角色扮演 AI 面临两大核心挑战：缺乏高质量的真实角色数据集，以及缺少有效的评估方法。

为解决这些问题，复旦大学和阶跃星辰合作发表了一篇工作，CoSER（ Coordinating LLM-Based Persona  Simulation of  Established  Roles），一个包含当下最大的真实数据集、SoTA 开源模型和最深入的评估方法的完整框架，用于高效构建和评估角色扮演 AI。本文的代码、数据集和模型已在 Github 和 Huggingface 上开源，用于促进角色扮演 AI 在研究和应用中的发展。

• CoSER 8B: https://huggingface.co/Neph0s/CoSER-Llama-3.1-8B
• CoSER 70B: https://huggingface.co/Neph0s/CoSER-Llama-3.1-70B
• CoSER Dataset: https://huggingface.co/datasets/Neph0s/CoSER
• CoSER Code: https://github.com/Neph0s/COSER
• See and Chat with Your Favorite Book Characters: https://ch.rhineai.com/characters

CoSER Dataset

最大、最真实、最丰富的角色扮演数据

从世界最知名的 771 本书中，本文构建了 CoSER Dataset，迄今为止最大、最真实、最丰富的角色扮演数据集，包含：

• 来自 771 本知名文学作品的 17,966 个角色
• 29,798 段书中的真实对话，而非由大模型生成
• 全面的数据类型：角色概述、对话（包含详细的上下文情景）、关键剧情的摘要和角色经历和等
• 语言、动作和想法：除了语言的对白，对话中还包括角色的动作和想法。

上图将 CoSER Dataset 与之前的数据集进行了比较。概括来说，CoSER 的独特之处在于：

1. 真实性：不同于此前数据集中大量使用的 LLM 生成的角色问答对，CoSER 数据集从经典文学作品中提取真实角色对话，在忠实刻画角色的同时，保留了真实对话的复杂性，是天然的多轮、多角色的优质对话数据。

2. 全面性：CoSER 数据集不仅包含角色概述和对话，还包括剧情摘要、角色经历和对话背景等丰富内容。详细的对话背景在角色扮演的训练和评估中非常重要，而剧情摘要、角色经历提供了更丰富的角色知识。

3. 多维表达：对话内容涵盖语言（speech）、动作（action）和想法（thought）三个维度，使角色表现更为立体。其中，想法数据能帮助模型在训练中更好地理解角色的行为和语言。

4. 环境作为特殊角色：将环境视为特殊角色，扩展了角色对话能表达的信息，使对话数据可以表示书中的环境反馈、大众角色反应等信息。

Given-Circumstance Acting

角色扮演的训练与评估方法

本文引入了 给定情境表演（Given-Circumstance Acting，GCA）方法用于训练和评估 LLM 的角色扮演能力，这一方法受到了《演员的自我修养》的作者 - 斯坦尼斯拉夫斯基 - 的表演理论的启发。

在训练阶段，给定一段对话及其上下文情景，本文让模型每次扮演对话中的一个角色，并在相应的台词上进行训练。基于这一方法，本文训练了 CoSER 8B 和 CoSER 70B 两个模型，它们基于 LLaMA-3.1 构建，展现了真实、生动的角色表现能力，并在多项角色扮演评估上取得 SoTA 成绩。

在评估阶段，GCA 评估由两个步骤组成：

1. 多智能体模拟（Multi-agent Simulation）：构建一个多智能体系统，让被评估模型依次扮演不同角色，在给定情境下进行模拟，获得一段由多个角色 AI 交互生成的对话。

2. 基于惩罚的 LLM 评判（Penalty-based LLM Juding）：让 LLM 扮演评判者，使用详细评分标准（rubrics）和原始对话作为参考，按照 “采点扣分制” 识别明确的表演缺陷来评估模拟对话的质量。下图展示了 “人物忠实度” 维度的扣分标准：

本文将评估维度按照 1. 关注自身质量 or 关注忠于原作；2. 关注单一角色 or 关注整体模拟，分成了以下四个维度。

GCA 评估方法的优势在于：1. 通过多智能体模拟，全面反映模型的多轮、多角色的扮演能力；2. 基于原著中的真实对话作为 Groundtruth，并提供专家级评分标准指导 LLM 评判者。

关键实验与结论

在本文提出的 GCA 评估中，CoSER-70B、GPT-4o、Step-2、Doubao-pro 取得了最好的表现，其中，CoSER-70B 的表现远超其他开源模型。进一步，本文在实验中还汇报了 BLEU、ROUGE-L 等指标来比较模型生成对话与 Groundtruth 对话的一致性，在这一指标上 CoSER-70B 超过了所有的现有模型。

在 InCharacter、LifeChoice 等基于分类和多选题的角色扮演基准测试上，CoSER 模型也取得了优秀的表现。其中，CoSER-70B 在 InCharacter 和 LifeChoice 基准测试上分别达到了 75.80% 和 93.47% 的准确率，超越或匹配 GPT-4o。

 

在论文中，作者还进行了其他实验，证明了想法数据在训练 / 推理阶段的重要性、将 CoSER 数据用于检索增强（RAG）的有效性等结论，感兴趣的读者可以在论文原文中找到相应的实验。

Case Study

最后，下图列出了 CoSER 测试集中的一个例子（出自《权力的游戏》），包括其中的对话场景、Groundtruth 对话及 CoSER-70B 生成的结果。在这个例子中，我们看到，CoSER-70B 不仅将角色的背景、性格模仿得活灵活现，还用上了原作的角色的经典台词（不在数据中出现），体现了 CoSER 模型在扮演小说角色时的优秀表现。