DiagGPT: An LLM-based and Multi-agent Dialogue System with Automatic Topic Management for Flexible Task-Oriented Dialogue

要約

ChatGPT のような大規模言語モデル (LLM) 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展開です。
現在の LLM は一般的な質問には十分に答えますが、法律、医療、その他の専門的な相談などの複雑な診断シナリオ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) が必要です。AI チャット エージェントは積極的に質問をし、特定の目標やタスクの完了に向けてユーザーを誘導する必要があります。
以前の微調整モデルは TOD でのパフォーマンスが低く、現在の LLM の会話機能の可能性はまだ十分に検討されていません。
このペーパーでは、LLM をより多くの TOD シナリオに拡張する革新的なアプローチである DiagGPT (Dialogue in Diagnosis GPT) を紹介します。
DiagGPT は、ユーザーがタスクを完了するようにガイドするだけでなく、ダイアログ開発全体を通じてすべてのトピックのステータスを効果的に管理できます。
この機能はユーザー エクスペリエンスを向上させ、TOD でのより柔軟な対話を提供します。
DiagGPTがユーザーとのTODにおいて優れた性能を発揮することを実験で実証しており、さまざまな分野での実用化の可能性を示しています。

要約(オリジナル)

A significant application of Large Language Models (LLMs), like ChatGPT, is their deployment as chat agents, which respond to human inquiries across a variety of domains. While current LLMs proficiently answer general questions, they often fall short in complex diagnostic scenarios such as legal, medical, or other specialized consultations. These scenarios typically require Task-Oriented Dialogue (TOD), where an AI chat agent must proactively pose questions and guide users toward specific goals or task completion. Previous fine-tuning models have underperformed in TOD and the full potential of conversational capability in current LLMs has not yet been fully explored. In this paper, we introduce DiagGPT (Dialogue in Diagnosis GPT), an innovative approach that extends LLMs to more TOD scenarios. In addition to guiding users to complete tasks, DiagGPT can effectively manage the status of all topics throughout the dialogue development. This feature enhances user experience and offers a more flexible interaction in TOD. Our experiments demonstrate that DiagGPT exhibits outstanding performance in conducting TOD with users, showing its potential for practical applications in various fields.

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