FurChat: An Embodied Conversational Agent using LLMs, Combining Open and Closed-Domain Dialogue with Facial Expressions

要約

私たちは、大規模言語モデル (LLM) を使用して魅力的な会話を開発することにより、受付係として機能し、顔の表情とともにオープン領域とクローズド領域の対話の混合を生成できる、具体化された会話エージェントを実証します。
私たちはこのシステムをフルハット ロボットに導入しました。このロボットは非常に表現力が高く、対話中に言語的および非言語的な手がかりを使用することができます。
このシステムは、国立ロボタリウムが自然な会話を通じて訪問者と対話し、施設、研究、ニュース、今後のイベントなどに関する情報を提供できるように特別に設計されました。このシステムは最先端の GPT-3.5 モデルを利用して、
プロンプトエンジニアリングに基づいて、領域全体の会話や表情とともにそのような情報を生成します。

要約(オリジナル)

We demonstrate an embodied conversational agent that can function as a receptionist and generate a mixture of open and closed-domain dialogue along with facial expressions, by using a large language model (LLM) to develop an engaging conversation. We deployed the system onto a Furhat robot, which is highly expressive and capable of using both verbal and nonverbal cues during interaction. The system was designed specifically for the National Robotarium to interact with visitors through natural conversations, providing them with information about the facilities, research, news, upcoming events, etc. The system utilises the state-of-the-art GPT-3.5 model to generate such information along with domain-general conversations and facial expressions based on prompt engineering.

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