Large Language Model based Situational Dialogues for Second Language Learning

要約

第二言語学習では、言語学習者が流暢に話せるようになるためにシナリオに基づいた会話練習が重要ですが、多くの場合、学生は資格のある講師やネイティブスピーカーと会話スキルを練習する十分な機会が不足しています。
このギャップを埋めるために、学生が会話の練習に参加できる状況に応じた対話モデルを提案します。
当社の状況対話モデルは、オープンエンドの会話の魅力的な性質とシナリオベースのタスクの集中的な実践を組み合わせる目的で、大規模言語モデル (LLM) に基づいて微調整されています。
LLM の一般化機能を活用して、状況に応じた対話モデルがトレーニング トピックだけでなく、トレーニング中に遭遇しなかったトピックでも効果的に機能することを実証します。
これは、大規模な手動作業を行わずに、幅広い会話トピックをサポートする有望なソリューションを提供します。
さらに、対話システムの分野の研究には信頼できる自動評価指標がまだ不足しており、人間による評価がゴールドスタンダードとして使われていますが(Smith et al., 2022)、これは通常高価です。
既存の評価方法の限界に対処するために、微調整された LLM を使用して状況対話モデルのパフォーマンスを効率的かつ効果的に評価する新しい自動評価方法を紹介します。

要約(オリジナル)

In second language learning, scenario-based conversation practice is important for language learners to achieve fluency in speaking, but students often lack sufficient opportunities to practice their conversational skills with qualified instructors or native speakers. To bridge this gap, we propose situational dialogue models for students to engage in conversational practice. Our situational dialogue models are fine-tuned on large language models (LLMs), with the aim of combining the engaging nature of an open-ended conversation with the focused practice of scenario-based tasks. Leveraging the generalization capabilities of LLMs, we demonstrate that our situational dialogue models perform effectively not only on training topics but also on topics not encountered during training. This offers a promising solution to support a wide range of conversational topics without extensive manual work. Additionally, research in the field of dialogue systems still lacks reliable automatic evaluation metrics, leading to human evaluation as the gold standard (Smith et al., 2022), which is typically expensive. To address the limitations of existing evaluation methods, we present a novel automatic evaluation method that employs fine-tuned LLMs to efficiently and effectively assess the performance of situational dialogue models.

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