一种角色化大语言模型的人物记忆对齐方法

本发明提出一种角色化大语言模型的人物记忆对齐方法。现有技术方案采用的角色扮演数据通常仅包含简单的人物描述或心理学指标(如性格、人格特征)数据，使角色化大语言模型能根据角色人物属性生成符合角色特征的言行。然而，心理学与神经科学研究表明，人类的言行不仅受性格、人格等内在因素影响，还深受记忆的显著影响。现有角色化大语言模型在训练过程中缺乏对角色记忆的显性对齐训练，导致其角色扮演准确性不足。与现有研究相比，本发明创新型地将角色记忆显式整合到监督微调训练过程中，而非仅在推理阶段使用，使角色化大语言模型能同时从角色人物属性和角色记忆两个维度扮演目标人物，实现了更加准确、连贯和人性化的角色扮演能力。