ペルソナ安定化
要約済み 1
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hf-papers 3安定ペルソナ駆動マルチターン対話生成SPASM: Stable Persona-driven Agent Simulation for Multi-turn Dialogue Generation
LLM同士の長い対話でペルソナの乱れや役割混同が生じる問題に対し、 SPASMフレームワークとECP（自己中心的コンテキスト投影）を提案。 GPT-4o-mini・DeepSeek・Qwenの3モデルで45,000会話を生成し有効性を実証。
解説 LLM同士が会話するマルチエージェントシナリオでは、長期対話においてエージェントが割り当てられたペルソナから逸脱する「ペルソナドリフト」や、相手の口調・立場を模倣してしまう「エコーイング（役割崩壊）」が大きな問題となる。本論文ではこれらを根本的に解決する**SPASM**フレームワークを提案。主要技術は**ECP（Egocentric Context Projection）**で、対話履歴を話者中立な形式で保存し、各エージェントへの入力時に「SELF/PARTNER」という自己中心的な視点に変換する軽量な工夫。モデルの重みを変更せず、履歴の表現方法だけで安定性を大幅改善する点が特徴的。実験ではGPT-4o-mini・DeepSeek-V3.2・Qwen-Plusの9通りのクライアント／レスポンダー組み合わせで500ペルソナ×各10会話（計45,000会話）を生成。ECP適用によりペルソナドリフトが統計的有意に減少（Cohen's d=-0.75まで改善）し、人手アノテーションによる検証でエコーイングが完全に消失した。埋め込み空間の分析では、同一バックボーンのペア使用時にペルソナクラスタが最もコンパクトになること、レスポンダーモデルの選択が対話の幾何構造を支配することも判明。チュートリアル・カウンセリング・感情サポートなど長期対話の合成データ生成インフラとして実用価値が高い。