論文の概要: Interpreting User Requests in the Context of Natural Language Standing Instructions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09796v1
• Date: Thu, 16 Nov 2023 11:19:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-17 14:44:01.864097
• Title: Interpreting User Requests in the Context of Natural Language Standing Instructions
• Title（参考訳）: 自然言語立位指示の文脈におけるユーザ要求の解釈
• Authors: Nikita Moghe and Patrick Xia and Jacob Andreas and Jason Eisner and Benjamin Van Durme and Harsh Jhamtani
• Abstract要約: 本稿では,自然言語インタフェースのコンテキストとして,ユーザの好みや指示を自然言語に含めることを提案する。 我々は17のドメインにまたがる2.4K以上の対話からなる言語とプログラムのデータセットであるNLSIを開発した。 我々は,大規模な言語モデルと様々な検索手法を用いたNLSI実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.12540932734476
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Users of natural language interfaces, generally powered by Large Language Models (LLMs),often must repeat their preferences each time they make a similar request. To alleviate this, we propose including some of a user's preferences and instructions in natural language -- collectively termed standing instructions -- as additional context for such interfaces. For example, when a user states I'm hungry, their previously expressed preference for Persian food will be automatically added to the LLM prompt, so as to influence the search for relevant restaurants. We develop NLSI, a language-to-program dataset consisting of over 2.4K dialogues spanning 17 domains, where each dialogue is paired with a user profile (a set of users specific standing instructions) and corresponding structured representations (API calls). A key challenge in NLSI is to identify which subset of the standing instructions is applicable to a given dialogue. NLSI contains diverse phenomena, from simple preferences to interdependent instructions such as triggering a hotel search whenever the user is booking tickets to an event. We conduct experiments on NLSI using prompting with large language models and various retrieval approaches, achieving a maximum of 44.7% exact match on API prediction. Our results demonstrate the challenges in identifying the relevant standing instructions and their interpretation into API calls.
• Abstract（参考訳）: 自然言語インタフェースのユーザは、通常、Large Language Models (LLMs) を使っており、しばしば同様の要求を行うたびに好みを繰り返す必要がある。 これを軽減するために,自然言語におけるユーザの好みや指示 - 集合的にスタンディングインストラクション - を,そのようなインターフェースの追加コンテキストとして含めることを提案する。 例えば、お腹が空いているとお腹が空いているとすると、事前に表現されたペルシャ料理がLLMプロンプトに自動的に追加され、関連するレストランの検索に影響を与えます。 NLSIは17のドメインにまたがる2.4K以上の対話からなる言語間データセットで、各対話はユーザプロファイル(ユーザ固有のスタンディング命令のセット)と対応する構造化表現(API呼び出し)とがペアリングされる。 NLSIの鍵となる課題は、ある対話に適用可能なスタンディング命令のサブセットを特定することである。 NLSIには、単純な好みから、ユーザーがイベントのチケットを予約しているたびにホテルの検索をトリガーするといった相互依存的な指示まで、さまざまな現象が含まれている。 大規模言語モデルと各種検索アプローチによるプロンプトを用いてnlsi実験を行い,最大44.7%の精度でapi予測を行う。 以上より,関連するスタンディング命令とそのapi呼び出しへの解釈を識別する上での課題を示す。

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