論文の概要: Effortless Integration of Memory Management into Open-Domain Conversation Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13973v1
• Date: Tue, 23 May 2023 11:56:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 16:49:53.755555
• Title: Effortless Integration of Memory Management into Open-Domain Conversation Systems
• Title（参考訳）: オープンドメイン会話システムへのメモリ管理の無力な統合
• Authors: Eunbi Choi, Kyoung-Woon On, Gunsoo Han, Sungwoong Kim, Daniel Wontae Nam, Daejin Jo, Seung Eun Rho, Taehwan Kwon, Minjoon Seo
• Abstract要約: メモリ管理機能を組み込んだBlenderBot3を提案する。 メモリ管理を訓練したマルチタスクであるBlenderBot3-M3は、F1スコアの点でBlenderBot3よりも4%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.647618638893057
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Open-domain conversation systems integrate multiple conversation skills into a single system through a modular approach. One of the limitations of the system, however, is the absence of management capability for external memory. In this paper, we propose a simple method to improve BlenderBot3 by integrating memory management ability into it. Since no training data exists for this purpose, we propose an automating dataset creation for memory management. Our method 1) requires little cost for data construction, 2) does not affect performance in other tasks, and 3) reduces external memory. We show that our proposed model BlenderBot3-M^3, which is multi-task trained with memory management, outperforms BlenderBot3 with a relative 4% performance gain in terms of F1 score.
• Abstract（参考訳）: オープンドメイン会話システムはモジュール方式で複数の会話スキルを単一のシステムに統合する。 しかし、システムの制限の1つは、外部メモリの管理機能がないことである。 本稿では,メモリ管理機能を統合することでblenderbot3を改善するための簡易な方法を提案する。 この目的のためにトレーニングデータがないため、メモリ管理のための自動データセット作成を提案する。 我々の方法 1)データ構築にはほとんど費用がかからない。 2)他のタスクのパフォーマンスに影響を与えず、 3)外部メモリの削減。 提案したモデルであるBlenderBot3-M^3は、メモリ管理の訓練を受けたマルチタスクであり、F1スコアの点でBlenderBot3よりも4%高い性能を示した。

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