論文の概要: Faithful Persona-based Conversational Dataset Generation with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10007v1
• Date: Fri, 15 Dec 2023 18:23:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-18 14:30:12.308370
• Title: Faithful Persona-based Conversational Dataset Generation with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた忠実ペルソナに基づく会話データセット生成
• Authors: Pegah Jandaghi, XiangHai Sheng, Xinyi Bai, Jay Pujara, Hakim Sidahmed
• Abstract要約: 高品質な会話データセットは、ユーザと通信可能なAIモデルを開発する上で不可欠である。 我々は,会話の質を向上しつつ,初期データセットを拡張するためのGenerator-Criticアーキテクチャフレームワークを提案する。 我々はPersona-Chatからシードされた20万の会話からなるSynthetic-Persona-Chatをリリースする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.506653172302222
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: High-quality conversational datasets are essential for developing AI models that can communicate with users. One way to foster deeper interactions between a chatbot and its user is through personas, aspects of the user's character that provide insights into their personality, motivations, and behaviors. Training Natural Language Processing (NLP) models on a diverse and comprehensive persona-based dataset can lead to conversational models that create a deeper connection with the user, and maintain their engagement. In this paper, we leverage the power of Large Language Models (LLMs) to create a large, high-quality conversational dataset from a seed dataset. We propose a Generator-Critic architecture framework to expand the initial dataset, while improving the quality of its conversations. The Generator is an LLM prompted to output conversations. The Critic consists of a mixture of expert LLMs that control the quality of the generated conversations. These experts select the best generated conversations, which we then use to improve the Generator. We release Synthetic-Persona-Chat, consisting of 20k conversations seeded from Persona-Chat. We evaluate the quality of Synthetic-Persona-Chat and our generation framework on different dimensions through extensive experiments, and observe that the losing rate of Synthetic-Persona-Chat against Persona-Chat during Turing test decreases from 17.2% to 8.8% over three iterations.
• Abstract（参考訳）: 高品質な会話型データセットは、ユーザと通信可能なaiモデルの開発に不可欠である。 チャットボットとユーザーのより深いインタラクションを促進する一つの方法は、パーソナラ(ペルソナ)、そのパーソナリティ、モチベーション、行動に関する洞察を提供するユーザの性格の側面である。 多様なパーソナラベースのデータセット上で自然言語処理(nlp)モデルをトレーニングすることは、ユーザとの深いつながりを生み出し、エンゲージメントを維持する会話モデルにつながる可能性がある。 本稿では,大規模言語モデル(llm)のパワーを活用して,シードデータセットから大規模で高品質な会話型データセットを作成する。 我々は,会話の質を向上しつつ,初期データセットを拡張するためのGenerator-Criticアーキテクチャフレームワークを提案する。 Generator は、会話を出力するように誘導される LLM である。 批判は、生成された会話の質を制御する専門家のLSMの混合から成り立っている。 これらの専門家は、生成した最高の会話を選択し、ジェネレータを改善するために使用します。 我々はPersona-Chatからシードされた20万の会話からなるSynthetic-Persona-Chatをリリースする。 本研究は,多岐にわたる実験により,合成対人チャットの質評価を行い,チューリングテスト中の合成対人チャットの損失率は,3回のイテレーションで17.2%から8.8%に減少することを確認した。

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