作为人工智能领域划时代的技术革新，AI（人工智能）大模型拓展了传媒、游戏、影视等诸多领域数字角色的想象空间，游戏行业受到的影响尤为突出，不少企业陆续探索接入大模型来提升游戏生产效率。百川智能近日发布角色大模型Baichuan-NPC，基于此推出的“角色创建平台+搜索增强知识库”，可以让游戏厂商、初创团队无需编写任何代码，只需通过简单的文字描述，便可以快速构建出自己需要的角色，实现低成本、高效率的角色定制，解决游戏领域AI角色开发成本高、周期长、自由度差等痛点。

大模型强大的生成能力、流畅的自然交互方式，将改变游戏的开发流程、重构游戏体验，这早已成为业内共识。但一直以来，如何将大模型这个新技术融入成熟的游戏研发流程依旧挑战重重。其中目前最大的问题是，当下的大模型在角色扮演上依旧“不够拟人”，这会直接破坏用户与角色的互动感受，使游戏丧失沉浸感。

百川智能技术人员介绍，模型在角色扮演中是否足够“拟人”，主要由模型的基础能力和角色扮演一致性两个方面来决定。为了强化角色大模型在角色知识、对话能力、情节演绎以及逻辑推理等方面的专项知识，其收集了海量行业网站、高质量书籍、优质剧本数据，技术团队对Baichuan-NPC进行了超过3T Tokens（语言模型中用来表示单词或短语的符号）的领域知识预训练。此外，还创新性地使用多方法模型合成数据进行预训练阶段的领域知识增强，针对性地缓解了Reversal Curse（“逆转诅咒”，简言之就是AI与大模型能学会“A是B”，但无法推导出“B是A”）问题。

据悉，角色扮演一致性问题指的是，通用语言模型在角色“演绎”过程中，非常容易跳出“角色设定”变回“智能助手”或做出不符合角色人设的言行，即业界所说的OOC问题（角色言行偏离原有设定，如古代人物谈论现代事物）。针对这一问题，百川智能团队首次将思维链对齐技术引入到角色模型对齐中，使用带有思维链的数据构造方式和带有思维链对齐的强化对齐方法，让模型的思考过程和思考之后的行动表现更接近人类，使模型能够敏锐地捕捉上下文对话语义，生成更加符合人物性格的对话和行动，让角色效果栩栩如生。

在由中国人民大学高瓴人工智能学院、北京邮电大学人工智能学院联合推出的对话类角色扮演Agent评估标准CharacterEval评测中，Baichuan-NPC在对话能力、角色一致性、扮演吸引力等方面大幅领先。

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