論文の概要: Interactive Text Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.00908v3
• Date: Sat, 11 Nov 2023 20:43:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-14 22:16:05.033591
• Title: Interactive Text Generation
• Title（参考訳）: 対話型テキスト生成
• Authors: Felix Faltings and Michel Galley and Baolin Peng and Kiant\'e Brantley and Weixin Cai and Yizhe Zhang and Jianfeng Gao and Bill Dolan
• Abstract要約: 我々は,対話型テキスト生成タスクを導入し,実際のユーザを巻き込むことなく,対話型テキスト生成モデルのトレーニングを可能にする。 我々は、Imitation Learningを用いてインタラクティブモデルをトレーニングし、競合する非インタラクティブな生成モデルに対する実験により、インタラクティブにトレーニングされたモデルは非インタラクティブなモデルよりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.23894005664533
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Users interact with text, image, code, or other editors on a daily basis. However, machine learning models are rarely trained in the settings that reflect the interactivity between users and their editor. This is understandable as training AI models with real users is not only slow and costly, but what these models learn may be specific to user interface design choices. Unfortunately, this means most of the research on text, code, and image generation has focused on non-interactive settings, whereby the model is expected to get everything right without accounting for any input from a user who may be willing to help. We introduce a new Interactive Text Generation task that allows training generation models interactively without the costs of involving real users, by using user simulators that provide edits that guide the model towards a given target text. We train our interactive models using Imitation Learning, and our experiments against competitive non-interactive generation models show that models trained interactively are superior to their non-interactive counterparts, even when all models are given the same budget of user inputs or edits.
• Abstract（参考訳）: ユーザは毎日、テキスト、画像、コード、その他のエディタと対話する。 しかし、ユーザーとエディタ間の対話性を反映した設定では、機械学習モデルをトレーニングすることは滅多にない。 これは、実際のユーザによるAIモデルのトレーニングが遅くてコストがかかるだけでなく、これらのモデルが学んだことは、ユーザインターフェースの設計選択に特有のものかもしれないため、理解できる。 残念ながらこれは、テキスト、コード、画像生成に関するほとんどの研究が非インタラクティブな設定に焦点を当てていることを意味している。 対象テキストに対してモデルを誘導する編集を提供するユーザシミュレータを用いて,実ユーザを巻き込むことなく,対話的に生成モデルを訓練できる新たな対話型テキスト生成タスクを提案する。 我々は、Imitation Learningを使ってインタラクティブモデルをトレーニングし、競争力のある非インタラクティブ生成モデルに対する実験により、すべてのモデルにユーザー入力や編集の予算が同じであっても、インタラクティブにトレーニングされたモデルは非インタラクティブモデルよりも優れていることを示す。

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