Controllable Mixed-Initiative Dialogue Generation through Prompting

要約

タイトル：Promptingを介したControllable Mixed-Initiative Dialogue Generation

要約：
– Mixed-initiative dialogue taskは、情報交換や会話の制御を繰り返し行うタスクである。
– 会話エージェントは、方針計画者によって指定された対話意図や戦略に従う応答を生成することで制御を取得する。
– これまでのアプローチは、これらの意図に従う生成を行うように事前にトレーニングされた言語モデルを微調整することで実装されてきた。
– しかし、監視された生成モデルは、データ注釈のコストと品質によって制限されている。
– 代わりに、Promptingを使用して、条件付き生成の微調整に代わる大規模な言語モデルを促した。
– 会話の制御可能なMixed-initiative DialogueのPrompt構築を形式化する。
– 調査結果は、PersuasionForGoodとEmotional Support Conversationsの2つのタスクにおいて、人間の評価と自動評価メトリックによる微調整とグラウンドトゥルー応答に対する改善を示している。

要約(オリジナル)

Mixed-initiative dialogue tasks involve repeated exchanges of information and conversational control. Conversational agents gain control by generating responses that follow particular dialogue intents or strategies, prescribed by a policy planner. The standard approach has been fine-tuning pre-trained language models to perform generation conditioned on these intents. However, these supervised generation models are limited by the cost and quality of data annotation. We instead prompt large language models as a drop-in replacement to fine-tuning on conditional generation. We formalize prompt construction for controllable mixed-initiative dialogue. Our findings show improvements over fine-tuning and ground truth responses according to human evaluation and automatic metrics for two tasks: PersuasionForGood and Emotional Support Conversations.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, OpenAI