論文の概要: BlenderBot 3: a deployed conversational agent that continually learns to responsibly engage

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.03188v1
• Date: Fri, 5 Aug 2022 14:20:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-08 12:13:02.849198
• Title: BlenderBot 3: a deployed conversational agent that continually learns to responsibly engage
• Title（参考訳）: BlenderBot 3: 責任を負うことを継続的に学習する会話エージェント
• Authors: Kurt Shuster, Jing Xu, Mojtaba Komeili, Da Ju, Eric Michael Smith, Stephen Roller, Megan Ung, Moya Chen, Kushal Arora, Joshua Lane, Morteza Behrooz, William Ngan, Spencer Poff, Naman Goyal, Arthur Szlam, Y-Lan Boureau, Melanie Kambadur, Jason Weston
• Abstract要約: BlenderBot 3は、インターネットへのアクセスと長期記憶による対話をオープンドメインで行うことができる対話モデルである。 モデルウェイトとコードの両方をリリースし、また、オーガニックユーザと対話するために、モデルを公開Webページにデプロイしました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.87861654035883
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present BlenderBot 3, a 175B parameter dialogue model capable of open-domain conversation with access to the internet and a long-term memory, and having been trained on a large number of user defined tasks. We release both the model weights and code, and have also deployed the model on a public web page to interact with organic users. This technical report describes how the model was built (architecture, model and training scheme), and details of its deployment, including safety mechanisms. Human evaluations show its superiority to existing open-domain dialogue agents, including its predecessors (Roller et al., 2021; Komeili et al., 2022). Finally, we detail our plan for continual learning using the data collected from deployment, which will also be publicly released. The goal of this research program is thus to enable the community to study ever-improving responsible agents that learn through interaction.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,BlenderBot 3を提案する。BlenderBot 3は175Bのパラメータ対話モデルで,インターネットへのアクセスと長期記憶によるオープンドメイン会話が可能で,多数のユーザ定義タスクでトレーニングされている。 モデルウェイトとコードの両方をリリースし、また、オーガニックユーザと対話するために、モデルを公開Webページにデプロイしました。 この技術レポートでは、モデルがどのように構築されたか(アーキテクチャ、モデル、トレーニングスキーム)と、安全メカニズムを含むその展開の詳細を記述している。 人間による評価は、前任者(Roller et al., 2021; Komeili et al., 2022)を含む既存のオープンドメイン対話エージェントよりも優れていることを示している。 最後に、デプロイから収集したデータを使用した継続的学習の計画について詳述します。 この研究プログラムの目的は、コミュニティが対話を通じて学習する責任あるエージェントを継続的に研究できるようにすることである。

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