Meta-control of Dialogue Systems Using Large Language Models

要約

大規模言語モデル (LLM) を利用すると、従来のルールベースの対話システムでは困難であった、柔軟で自然な対話の作成が容易になります。
ただし、LLM は、対話システム設計者の意図と一致しない可能性のある予期しない応答を生成する可能性もあります。
この問題に対処するために、この文書では、LLM を使用して、より安定した適応性のある対話システムを開発するメタ制御手法を紹介します。
この方法には、発話が事前に定義されたシナリオに確実に準拠するようにするための対話フロー制御と、自然な対話を促進するための交代制御が含まれます。
さらに、このメタコントロール戦略を活用した対話システムを実装し、メタコントロールを活用した対話システムが意図したとおりに動作することを検証しました。

要約(オリジナル)

Utilizing Large Language Models (LLMs) facilitates the creation of flexible and natural dialogues, a task that has been challenging with traditional rule-based dialogue systems. However, LLMs also have the potential to produce unexpected responses, which may not align with the intentions of dialogue system designers. To address this issue, this paper introduces a meta-control method that employs LLMs to develop more stable and adaptable dialogue systems. The method includes dialogue flow control to ensure that utterances conform to predefined scenarios and turn-taking control to foster natural dialogues. Furthermore, we have implemented a dialogue system that utilizes this meta-control strategy and verified that the dialogue system utilizing meta-control operates as intended.

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