May, 2024

促进大型语言模型在在线求职和招聘中的多角色和多行为协作

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TL;DR在线招聘服务的出现已经彻底改变了求职和招聘的传统模式，本研究致力于提高个人与职业的匹配度，通过引入模拟面试的过程，从而为候选人评估提供额外的证据，增强了传统基于简历和职位描述的人 - 职位匹配方式。提出了一种创新可行的模拟面试框架 MockLLM，通过面试生成和握手协议中的双方评估两个模块，通过让面试官和候选人之间协同行为来提高其性能，同时设计一种多角色和多行为的角色扮演框架，使单个语言模型代理能够以多个功能有效地与双方交互。此外，还提出了反思记忆生成和动态提示修改技术，以改进双方的行为，实现对增强的额外证据的持续优化。详细的实验结果表明，MockLLM 在人 - 职位匹配和模拟面试质量方面表现出了最佳性能，展示了其在未来在线招聘中的应用前景。
发现论文，激发创造
  • RoleLLM：大型语言模型角色扮演能力的基准、激发和增强

    RoleLLM 是一种框架，用于在大规模语言模型中评估和增强角色扮演能力。通过 Context-Instruct 和 RoleGPT，我们创建了 RoleBench，这是角色扮演的第一个系统性和细致的基于角色的基准数据集，该数据集包含 168,093 个样本。此外，通过 RoleBench 上的 RoCIT，我们获得了 RoleLLaMA（英文）和 RoleGLM（中文），显著增强了角色扮演的能力，甚至与使用 GPT-4 的 RoleGPT 的结果相当。

    Oct, 2023

  • 在线求职推荐中探究大语言模型在图数据理解中的应用

    本研究旨在揭示大型语言模型在理解行为图并利用这种理解增强在线招聘中的推荐能力，包括促进分布外应用程序，为此我们提出了一个新框架，该框架利用大型语言模型提供的丰富上下文信息和语义表示来分析行为图并揭示其中的潜在模式和关系，从而实现个性化和准确的工作推荐，并在全面的数据集上评估了我们的方法的有效性。

    Jul, 2023

  • 角色扮演的模版框架：生成与评估

    使用大型语言模型（LLM）构建角色扮演对话数据集并评估性能的框架，并使用召回导向的 Rouge-L 指标支持 LLM 评估器的结果。

    Jun, 2024

  • 基于协作生成代理的 LLM 任务导向协调中人类行为互动模拟

    应用大型语言模型（LLMs）在各种任务和社会模拟中取得了显著进展，但它们在任务导向的社会背景中的协调能力尚未得到充分探索。为了弥合这一差距，我们引入了协作生成代理，为基于 LLMs 的代理赋予一致的行为模式和解决任务的能力。我们将这些代理置于一个模拟的招聘会环境中进行案例研究，以审查它们的协调能力。我们提出了一个新颖的框架，赋予协作生成代理人类般的推理能力和专业技能。我们的评估结果表明，这些代理显示出有希望的性能。然而，我们也发现了限制，阻碍了它们在更复杂的协调任务中的效果。我们的工作对于 LLMs 在任务导向的社会模拟中的作用和发展提供了有价值的见解。

    Oct, 2023

  • 上下文中的模拟揭示了大型语言模型的实力和偏见

    研究表明，LLMs 能够在上下文中扮演不同的角色，这种扮演可以揭示它们的潜在优势和偏见。

    May, 2023

  • LLM 讨论：通过讨论框架和角色扮演提升大型语言模型的创造力

    通过模拟从不同背景和视角的参与者中进行互动讨论来提升大型语言模型创造力，采用三阶段的 LLM 讨论框架，引入角色扮演技术，实现了创造性答案的多样性、多维度的交流，通过多项创造力度量指标超越了现有的单一和多个 LLM 框架。

    May, 2024

  • LLM Agents 在招聘中的应用：一种用于简历筛选的创新框架

    这篇论文介绍了一种基于大型语言模型的代理框架，用于简历筛选，旨在提高招聘过程的效率和时间管理。通过实验，结果显示我们的自动简历筛选框架比传统手动方法快 11 倍，经过微调，我们的模型在简历分类和摘要及打分阶段的表现超过了 GPT-3.5 模型的基准性能，同时对 LLM 代理在最终录取阶段的决策效力进行的分析也进一步凸显了 LLM 代理在改变简历筛选过程中的潜力。

    Jan, 2024

  • 利用大型语言模型进行集体决策

    利用大型语言模型 (LLMs) 管理会话和平衡个体偏好，以促进集体决策，并应用于公司会议安排。

    Nov, 2023

  • LLM-Deliberation：用互动多智能体协商游戏评估 LLMs

    使用可评分的协商游戏作为新的评估框架，系统化的零样本链式思考提示能够展示大型语言模型在协商中的能力和绩效差距。

    Sep, 2023

  • 关于使用大型语言模型进行角色扮演中的决策能力

    通过评估大型语言模型在角色扮演后的决策能力，验证了角色扮演的有效性，提供了提升大型语言模型在角色扮演任务中决策能力的度量和指导。通过使用大型语言模型生成与 MBTI 人格类型相对应的虚拟角色描述，并设计具体的量化操作来评估大型语言模型在角色扮演后的决策能力，从适应性、探索与利用权衡能力、推理能力和安全性四个方面分析决策能力与相应 MBTI 类型的关联。实验结果表明，不同角色在决策能力的四个方面存在稳定的差异，显示出大型语言模型可以有效地扮演不同角色并体现其真实的社会学特征。

    Feb, 2024