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Beyond Single-Turn: A Survey on Multi-Turn Interactions with Large Language Models

Created by
  • Haebom

저자

Yubo Li, Xiaobin Shen, Xinyu Yao, Xueying Ding, Yidi Miao, Ramayya Krishnan, Rema Padman

개요

본 논문은 대규모 언어 모델(LLMs)의 다회차 상호작용 평가 및 향상에 대한 최근 발전을 종합적으로 검토한다. 수학 및 코딩과 같은 다양한 영역의 지시 사항 준수부터 역할극, 의료, 교육, 적대적 탈옥 설정에 이르는 복잡한 대화 참여에 이르기까지 작업별 시나리오에 중점을 두고 장기간 대화에서 맥락, 일관성, 공정성 및 응답성을 유지하는 과제를 체계적으로 조사한다. 현재의 벤치마크와 데이터 세트를 다회차 대화 평가의 진화하는 환경을 반영하는 일관된 범주로 구성하고, 다회차 설정에서의 다양한 향상 방법론(모델 중심 전략, 외부 통합 접근 방식, 에이전트 기반 기법)을 검토한다. 마지막으로, 미해결 과제를 논의하고 LLMs의 다회차 상호 작용의 강력함과 효과를 더욱 발전시키기 위한 연구의 미래 방향을 제안한다.

시사점, 한계점

시사점:
다회차 상호작용 평가 및 향상을 위한 LLMs 연구의 최신 동향을 종합적으로 제시한다.
다양한 작업 시나리오와 향상 방법론을 체계적으로 분류하고 분석한다.
향후 연구 방향을 제시하여 LLMs의 다회차 상호작용 발전에 기여한다.
관련 자료를 제공하는 GitHub 저장소를 공개한다.
한계점:
본 논문은 서베이 논문으로, 새로운 실험적 결과를 제시하지 않는다.
다회차 상호작용의 모든 측면을 포괄적으로 다루지는 못할 수 있다.
미래 연구 방향 제시는 상대적으로 추상적일 수 있다.
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