論文の概要: SODA: Million-scale Dialogue Distillation with Social Commonsense Contextualization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10465v1
• Date: Tue, 20 Dec 2022 17:38:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-21 15:47:16.591951
• Title: SODA: Million-scale Dialogue Distillation with Social Commonsense Contextualization
• Title（参考訳）: SODA:ソーシャル・コモンセンス・コンテクスト化による数百万件のダイアログ蒸留
• Authors: Hyunwoo Kim, Jack Hessel, Liwei Jiang, Ximing Lu, Youngjae Yu, Pei Zhou, Ronan Le Bras, Malihe Alikhani, Gunhee Kim, Maarten Sap, Yejin Choi
• Abstract要約: SODAは、初めて公開され、数百万スケールの高品質な社会対話データセットである。 我々は、事前訓練された言語モデルから1.5Mの対話を抽出する。 人間の評価によると、SODAの対話は、従来の人間によるデータセットよりも一貫性があり、具体的であり、そして(当然のことながら)自然である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 110.38683129263012
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present SODA: the first publicly available, million-scale high-quality social dialogue dataset. Using SODA, we train COSMO: a generalizable conversation agent outperforming previous best-performing agents on both in- and out-of-domain datasets. In contrast to most existing crowdsourced, small-scale dialogue corpora, we distill 1.5M socially-grounded dialogues from a pre-trained language model (InstructGPT; Ouyang et al., 2022). Dialogues are distilled by contextualizing social commonsense knowledge from a knowledge graph (Atomic10x; West et al., 2022). Human evaluation shows that dialogues in SODA are more consistent, specific, and (surprisingly) natural than prior human-authored datasets - e.g., DailyDialog (Li et al., 2017), BlendedSkillTalk (Smith et al., 2020). In addition, extensive evaluations show that COSMO is significantly more natural and consistent on unseen datasets than best-performing dialogue models - e.g., GODEL (Peng et al., 2022), BlenderBot (Roller et al., 2021), DialoGPT (Zhang et al., 2020). Furthermore, it is sometimes even preferred to the original human-written gold responses. We make our data, models, and code public.
• Abstract（参考訳）: 我々は,初めて公開され,100万規模の社会対話データセットであるSODAを提示する。 sodaを使用することで、cosmoをトレーニングする:ドメイン内データセットとドメイン外データセットの両方において、以前のベストパフォーマンスエージェントよりもパフォーマンスがよい、汎用的な会話エージェントです。 既存のクラウドソースの小規模対話コーパスとは対照的に,事前学習した言語モデル(instructgpt; ouyang et al., 2022)から150万のソーシャルグラウンド対話を抽出した。 ナレッジグラフ(atomic10x; west et al., 2022)から社会常識知識を文脈化することで対話を蒸留する。 人間による評価では、SODAの対話は従来の人間によるデータセット(例えば DailyDialog (Li et al., 2017), BlendedSkillTalk (Smith et al., 2020))よりも一貫性があり、具体的で、そして(当然ながら)自然なものである。 さらに、COSMOは最高のパフォーマンスの対話モデルであるGODEL(Peng et al., 2022)、BlenderBot(Roller et al., 2021)、DialoGPT(Zhang et al., 2020)よりもはるかに自然で一貫性のあるデータセットであることを示している。 また、本来の人書きの金の反応よりも好まれることもある。 データ、モデル、コードを公開しています。

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