要約
近年、大規模言語モデル (LLM) が急速に普及し、対話システムの研究を含むさまざまなタスクで利用されています。
私たちは、LLM の柔軟な会話能力だけでなく、高度な計画能力を活用して、対話者の会話負担を軽減し、効率的に旅行計画を立てるシステムの構築を目指しました。
さらに、旅行代理店の複雑な業務を複数のサブタスクに分割し、それぞれを別のフェーズとして管理して効率的に業務を遂行する手法を提案します。
私たちが提案したシステムは、対話ロボットコンペティション2023予選で4位を獲得するなど、一定の成果を収めました。
コンペを通じて見えてきた課題について報告します。
要約(オリジナル)
In recent years, large language models (LLMs) have rapidly proliferated and have been utilized in various tasks, including research in dialogue systems. We aimed to construct a system that not only leverages the flexible conversational abilities of LLMs but also their advanced planning capabilities to reduce the speaking load on human interlocutors and efficiently plan trips. Furthermore, we propose a method that divides the complex task of a travel agency into multiple subtasks, managing each as a separate phase to effectively accomplish the task. Our proposed system confirmed a certain level of success by achieving fourth place in the Dialogue Robot Competition 2023 preliminaries rounds. We report on the challenges identified through the competition.
arxiv情報
| 著者 | Katsumasa Yoshikawa,Takato Yamazaki,Masaya Ohagi,Tomoya Mizumoto,Keiya Sato |
| 発行日 | 2023-12-21 03:09:38+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
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