論文の概要: DialogStudio: Towards Richest and Most Diverse Unified Dataset Collection for Conversational AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10172v1
• Date: Wed, 19 Jul 2023 17:57:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-20 13:00:24.660348
• Title: DialogStudio: Towards Richest and Most Diverse Unified Dataset Collection for Conversational AI
• Title（参考訳）: DialogStudio: 会話型AIのための最もリッチで最も多様な統一データセットコレクションを目指して
• Authors: Jianguo Zhang and Kun Qian and Zhiwei Liu and Shelby Heinecke and Rui Meng and Ye Liu and Zhou Yu and Silvio Savarese and Caiming Xiong
• Abstract要約: DialogStudioは、一貫したフォーマットで統一された対話データセットの最大かつ最も多様なコレクションである。 本コレクションは,オープンドメイン対話,タスク指向対話,自然言語理解,対話レコメンデーション,対話要約,知識基底対話などのデータを含む。 データセット収集を用いて対話型AIモデルを開発し、ゼロショットと少数ショットの学習シナリオにおける実験により、DialogStudioの優位性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 123.44536904135475
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Despite advancements in conversational AI, language models encounter challenges to handle diverse conversational tasks, and existing dialogue dataset collections often lack diversity and comprehensiveness. To tackle these issues, we introduce DialogStudio: the largest and most diverse collection of dialogue datasets, unified under a consistent format while preserving their original information. Our collection encompasses data from open-domain dialogues, task-oriented dialogues, natural language understanding, conversational recommendation, dialogue summarization, and knowledge-grounded dialogues, making it an incredibly rich and diverse resource for dialogue research and model training. To further enhance the utility of DialogStudio, we identify the licenses for each dataset and design domain-aware prompts for selected dialogues to facilitate instruction-aware fine-tuning. Furthermore, we develop conversational AI models using the dataset collection, and our experiments in both zero-shot and few-shot learning scenarios demonstrate the superiority of DialogStudio. To improve transparency and support dataset and task-based research, as well as language model pre-training, all datasets, licenses, codes, and models associated with DialogStudio are made publicly accessible at https://github.com/salesforce/DialogStudio
• Abstract（参考訳）: 会話AIの進歩にもかかわらず、言語モデルは多様な会話タスクを扱うための課題に直面し、既存の対話データセットコレクションは多様性と包括性を欠いていることが多い。 これらの問題に対処するために,対話データセットの最大かつ最も多様なコレクションであるDialogStudioを紹介し,元の情報を保存しながら一貫したフォーマットで統一する。 本コレクションは,オープンドメイン対話,タスク指向対話,自然言語理解,対話レコメンデーション,対話要約,知識基底対話などのデータを含む。 DialogStudioの実用性をさらに向上するため、各データセットのライセンスを特定し、選択した対話のためのドメイン対応プロンプトを設計し、命令対応の微調整を容易にする。 さらに、データセット収集を用いて会話型AIモデルを構築し、ゼロショットおよび少数ショット学習シナリオにおける実験により、DialogStudioの優位性を実証した。 透明性を改善し、データセットやタスクベースの研究、言語モデルの事前トレーニングをサポートするため、すべてのデータセット、ライセンス、コード、dialogstudioに関連するモデルがhttps://github.com/salesforce/dialogstudioで公開されている。

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