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Conversaciones personalizadas más allá de los LLM: un gestor de diálogos basado en el aprendizaje a distancia

Created by
  • Haebom

Autor

Lucie Galland, Catherine Pelachaud, Florian Pecune

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En este artículo, proponemos un nuevo marco que integra un modelo de lenguaje a gran escala (LLM) y un gestor de diálogos basado en aprendizaje de refuerzo para conversaciones abiertas orientadas a objetivos. Al aprovechar el aprendizaje de refuerzo jerárquico para modelar las etapas estructurales de una conversación y el metaaprendizaje para mejorar su adaptabilidad a diferentes perfiles de usuario, podemos aprender de datos limitados, realizar transiciones fluidas entre etapas de la conversación y personalizar las respuestas a las necesidades heterogéneas de los usuarios. Al aplicar nuestro marco a entrevistas motivacionales para promover el cambio de comportamiento, demostramos que el gestor de diálogos propuesto supera al modelo base LLM de vanguardia en términos de recompensas, demostrando así los beneficios potenciales del condicionamiento LLM para generar sistemas de conversaciones abiertas orientadas a objetivos.

Takeaways, Limitations

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Takeaways:
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Un nuevo marco para desarrollar sistemas de diálogo abierto orientados a objetivos
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Gestión eficiente y adaptativa de conversaciones mediante aprendizaje de refuerzo jerárquico y metaaprendizaje
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Aprendizaje efectivo y respuestas personalizadas posibles incluso con datos limitados
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Demuestra un rendimiento mejorado sobre los modelos de referencia LLM en sistemas conversacionales con objetivos específicos, como las entrevistas motivacionales.
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Limitations:
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Se necesitan más investigaciones sobre el rendimiento de generalización del marco propuesto y su aplicabilidad a varios sistemas de diálogo orientados a objetivos.
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Necesidad de analizar el impacto en el rendimiento según el tamaño y la diversidad del conjunto de datos utilizado
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Se necesita una evaluación adicional mediante la interacción con usuarios reales.
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Los resultados se limitan a un dominio específico (entrevista motivacional) y es necesario verificar su generalización a otros dominios.
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