DiagGPT: An LLM-based Chatbot with Automatic Topic Management for Task-Oriented Dialogue

要約

ChatGPT などの大規模言語モデル (LLM) はますます洗練されており、人間の機能によく似た機能を実証しています。
これらの AI モデルは、人間の日常生活におけるさまざまなタスクを支援する上で重要な役割を果たしています。
AI の重要な用途は、さまざまなドメインにわたる人間の問い合わせに応答するチャット エージェントとしての使用です。
現在の LLM は、一般的な質問に熟練して答えています。
ただし、法律相談や医療相談などの複雑な診断シナリオでは、基本的な質問に答える対話では不十分なことがよくあります。
これらのシナリオでは通常、タスク指向対話 (TOD) が必要になります。AI チャット エージェントは積極的に質問をし、ユーザーを特定のタスクの完了に導く必要があります。
以前の微調整モデルは TOD のパフォーマンスが低く、現在の LLM は本質的にこの機能を備えていません。
このペーパーでは、LLM を TOD シナリオに拡張する革新的な手法である DiagGPT (Dialogue in Diagnosis GPT) を紹介します。
私たちの実験では、DiagGPT がユーザーとの TOD を行う際に優れたパフォーマンスを示し、実用化の可能性を実証しました。

要約(オリジナル)

Large Language Models (LLMs), such as ChatGPT, are becoming increasingly sophisticated, demonstrating capabilities that closely resemble those of humans. These AI models are playing an essential role in assisting humans with a wide array of tasks in daily life. A significant application of AI is its use as a chat agent, responding to human inquiries across various domains. Current LLMs have shown proficiency in answering general questions. However, basic question-answering dialogue often falls short in complex diagnostic scenarios, such as legal or medical consultations. These scenarios typically necessitate Task-Oriented Dialogue (TOD), wherein an AI chat agent needs to proactively pose questions and guide users towards specific task completion. Previous fine-tuning models have underperformed in TOD, and current LLMs do not inherently possess this capability. In this paper, we introduce DiagGPT (Dialogue in Diagnosis GPT), an innovative method that extends LLMs to TOD scenarios. Our experiments reveal that DiagGPT exhibits outstanding performance in conducting TOD with users, demonstrating its potential for practical applications.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google