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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10465v3
• Date: Mon, 23 Oct 2023 18:46:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-26 03:29:48.288773
• 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, Peter West, Ximing Lu, Youngjae Yu, Pei Zhou, Ronan Le Bras, Malihe Alikhani, Gunhee Kim, Maarten Sap, Yejin Choi
• Abstract要約: 初となる,100万規模の社会対話データセットであるSODAを提示する。 知識グラフから社会的コモンセンス知識を文脈化することにより、社会的相互作用の非常に幅広いスペクトルを蒸留することができる。 人間による評価は、SODAにおける会話は、以前の人間によるデータセットよりも一貫性があり、特異であり、そして(当然のことながら)自然であることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 129.1927527781751
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data scarcity has been a long standing issue in the field of open-domain social dialogue. To quench this thirst, we present SODA: the first publicly available, million-scale high-quality social dialogue dataset. By contextualizing social commonsense knowledge from a knowledge graph, we are able to distill an exceptionally broad spectrum of social interactions from a large language model. Human evaluation shows that conversations in SODA are more consistent, specific, and (surprisingly) natural than those in prior human-authored datasets. Using SODA, we train COSMO: a generalizable conversation model that is significantly more natural and consistent on unseen datasets than best-performing conversation models (e.g., GODEL, BlenderBot-1, Koala, Vicuna). Experiments reveal COSMO is sometimes even preferred to the original human-written gold responses. Additionally, our results shed light on the distinction between knowledge-enriched conversations and natural social chitchats. We plan to make our data, model, and code public.
• Abstract（参考訳）: データ不足は、オープンドメインの社会対話における長年の課題である。 この渇きを和らげるために、私たちはsoda: the first public available, million-scale high-quality social dialogue datasetをプレゼンします。 知識グラフからソーシャル・コモンセンスの知識を文脈化することで、大きな言語モデルから非常に広い範囲の社会的相互作用を抽出できる。 人間による評価は、SODAにおける会話は、以前の人間によるデータセットよりも一貫性があり、特異であり、そして(当然のことながら)自然であることを示している。 SODAを用いて、最高のパフォーマンスの会話モデル(GODEL、BlenderBot-1、Koala、Vicunaなど)よりも、目に見えないデータセットに対して、はるかに自然で一貫性のある一般化可能な会話モデルであるCOSMOを訓練する。 実験の結果、COSMOは時にオリジナルの人書きのゴールドレスポンスよりも好まれることが示された。 さらに,我々は知識豊かな会話と自然なソーシャル・チットチャットの区別を明らかにした。 データ、モデル、コードを公開する予定です。

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