CharacterGPT는 역할극 에이전트(RPA)에서 대규모 언어 모델(LLM)의 잠재력을 강화하기 위해 고안된 프레임워크입니다. 기존의 LLM 기반 RPA는 정보 추출의 변동성으로 인해 캐릭터의 배경이나 관계 등 중요한 요소가 누락되어 일관된 캐릭터 설정을 유지하는 데 어려움을 겪습니다. CharacterGPT는 장별 소설 요약에서 특성을 추출하여 캐릭터 설정을 점진적으로 업데이트하는 캐릭터 설정 훈련(CPT)을 통해 이러한 한계를 해결합니다. Big Five 성격 평가 및 창작 과제(새로운 이야기 생성)를 통해 CharacterGPT의 캐릭터 설정 일관성 유지를 평가하였으며, 효과를 입증했습니다. 코드와 결과는 깃허브에서 확인 가능합니다.
