論文の概要: Think Before You Speak: Cultivating Communication Skills of Large Language Models via Inner Monologue

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07445v2
• Date: Fri, 15 Mar 2024 08:30:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 23:22:19.356724
• Title: Think Before You Speak: Cultivating Communication Skills of Large Language Models via Inner Monologue
• Title（参考訳）: 内的モノローグによる大規模言語モデルのコミュニケーションスキルの育成
• Authors: Junkai Zhou, Liang Pang, Huawei Shen, Xueqi Cheng,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、流動的で一貫性があり多様な応答を生成する。 しかし、それらは重要な能力、コミュニケーションスキルを欠いている。 本稿は,内的モノローグによるLLMのコミュニケーション能力向上を目的としている。 実験の結果,提案したCSIM戦略はバックボーンモデルを改善し,ベースラインよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.69510478736483
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The emergence of large language models (LLMs) further improves the capabilities of open-domain dialogue systems and can generate fluent, coherent, and diverse responses. However, LLMs still lack a crucial ability: communication skills. This limitation renders them more like information seeking tools rather than anthropomorphic chatbots. Communication skills, such as topic transition, proactively asking questions, concept guidance, empathy, and summarising often should be taken into consideration, to make LLMs more anthropomorphic and proactive during the conversation, thereby increasing the interest of users and attracting them to chat for longer. However, enabling these communication skills in black-box LLMs remains a key challenge because they do not have the same utterance formation mode as real people: think before speaking. Inspired by linguistics and cognitive science, we empower LLMs with communication skills through inner monologues. To evaluate various communication skills, we construct a benchmark named Cskills, which can also more comprehensively evaluate the dialogue generation ability of the model. Experimental results show that the proposed CSIM strategy improves the backbone models and outperforms the baselines.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の出現により、オープンドメイン対話システムの能力はさらに向上し、流動的で一貫性があり多様な応答を生成することができる。 しかし、LLMには重要な能力がない。 この制限は、人為的なチャットボットというよりも、情報検索ツールのようなものだ。 トピック移行、積極的に質問する質問、概念指導、共感、要約といったコミュニケーションスキルは、会話中にLLMをより人為的かつ積極的にし、ユーザの興味を増し、より長くチャットに惹きつけるために考慮すべきである。 しかしながら、これらのコミュニケーションスキルをブラックボックスのLLMで実現することは、実際の人と同じ発話形成モードを持っていないため、重要な課題である。 言語学と認知科学にインスパイアされた私たちは、内部のモノローグを通してコミュニケーションスキルを持つLLMに力を与えます。 様々なコミュニケーションスキルを評価するために,Cskillsというベンチマークを構築し,モデルの対話生成能力をより包括的に評価する。 実験の結果,提案したCSIM戦略はバックボーンモデルを改善し,ベースラインよりも優れていた。

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