InterviewSim

新框架使用面试数据模拟LLM个性

研究人员开发了InterviewSim，一个旨在利用大型语言模型改进真实个性模拟的新框架。该框架通过从1000位公众人物的23,000份面试记录中提取超过671,000个问答对，将LLM生成与真实的个人数据相结合。InterviewSim采用多维度评估系统，评估内容相似性、事实一致性、个性契合度和事实知识保留情况。研究发现，与使用传记资料或参数提示相比，将LLM输出与面试数据相结合能显著增强内容契合度和事实回忆能力。