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Tailored Conversations beyond LLMs: A RL-Based Dialogue Manager

Created by
  • Haebom

作者

Lucie Galland, Catherine Pelachaud, Florian Pecune

概要

本稿では、目標指向のオープンな会話のために、大規模言語モデル(LLM)と強化学習ベースの会話マネージャを統合する新しいフレームワークを提案します。階層的強化学習を活用して会話の構造的段階をモデル化し、メタラーニングを通じてさまざまなユーザープロファイルへの適応力を向上させることで、限られたデータで学習し、会話段階間をスムーズに切り替え、異質なユーザーニーズに合わせてレスポンスをパーソナライズできます。モチベーションインタビューにこのフレームワークを適用して行動の変化を促進し、提案された会話マネージャが報酬の観点から最先端のLLM基準モデルよりも優れていることを示すことで、特定の目標を持つオープンな会話システムを作成するためのLLM条件化の潜在的な利点を実証します。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
目標指向のオープンな会話システム開発のための新しいフレームワークの提示
階層的強化学習とメタラーニングによる効率的で適応的な会話管理
限られたデータでも効果的な学習とパーソナライズされた対応
モチベーションインタビューのような特定の目標を持つ会話システムにおけるLLMベースモデルに対するパフォーマンスの向上の確認
Limitations:
提案されたフレームワークの一般化性能と様々な目標指向会話システムへの適用性に関するさらなる研究が必要
使用されるデータセットのサイズと多様性に応じたパフォーマンス影響分析が必要
実際のユーザーとの対話による追加の評価が必要
特定ドメイン(モチベーション面接)に限られた結果であり、他ドメインへの一般化可能性検証が必要
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