論文の概要: Mitigating Unhelpfulness in Emotional Support Conversations with Multifaceted AI Feedback
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05928v3
- Date: Mon, 17 Jun 2024 21:08:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-20 04:44:38.226927
- Title: Mitigating Unhelpfulness in Emotional Support Conversations with Multifaceted AI Feedback
- Title（参考訳）: マルチフェイスAIフィードバックを用いた感情支援会話における不愉快さの軽減
- Authors: Jiashuo Wang, Chunpu Xu, Chak Tou Leong, Wenjie Li, Jing Li,
- Abstract要約: 感情支援のための多面的AIフィードバック(Muffin)で不健康を緩和する新しいモデル非依存フレームワークを提案する。
Muffin氏は、複数の要因を考慮して、特定のモデルによって生成された応答の有用性を評価するために、多面的なAIフィードバックモジュールを使用している。
以上の結果から,Muffinは応答頻度と関連性をわずかに増加させながら,非ヘルペス反応の発生を効果的に軽減することが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.57004333812654
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: An emotional support conversation system aims to alleviate users' emotional distress and assist them in addressing their challenges. To generate supportive responses, it is critical to consider multiple factors such as empathy, support strategies, and response coherence, as established in prior methods. Nonetheless, previous models occasionally generate unhelpful responses, which intend to provide support but display counterproductive effects. According to psychology and communication theories, poor performance in just one contributing factor might cause a response to be unhelpful. From the model training perspective, since these models have not been exposed to unhelpful responses during their training phase, they are unable to distinguish if the tokens they generate might result in unhelpful responses during inference. To address this issue, we introduce a novel model-agnostic framework named mitigating unhelpfulness with multifaceted AI feedback for emotional support (Muffin). Specifically, Muffin employs a multifaceted AI feedback module to assess the helpfulness of responses generated by a specific model with consideration of multiple factors. Using contrastive learning, it then reduces the likelihood of the model generating unhelpful responses compared to the helpful ones. Experimental results demonstrate that Muffin effectively mitigates the generation of unhelpful responses while slightly increasing response fluency and relevance.
- Abstract（参考訳）: 情緒的支援会話システムは,ユーザの情緒的苦痛を軽減し,彼らの課題への対処を支援することを目的としている。
支援的応答を生成するためには, 共感, 支援戦略, 応答コヒーレンスといった複数の要因を, 従来手法で確立されていた方法を考えることが重要である。
それにもかかわらず、以前のモデルは時折、サポートを提供するが、反生産的な効果を示す、不快な反応を発生させる。
心理学やコミュニケーション理論によれば、たった一つの要因における粗悪なパフォーマンスは、応答が弱くなる可能性がある。
モデルトレーニングの観点からは、これらのモデルがトレーニングフェーズ中に不十分な応答にさらされていないため、トークンが推論中に不必要な応答をもたらすかどうかを区別できない。
この問題に対処するために、感情支援のための多面的AIフィードバック(Muffin)を用いて、不健康を緩和する新しいモデル非依存フレームワークを導入する。
具体的には、Muffin氏は、複数の要因を考慮して、特定のモデルによって生成された応答の有用性を評価するために、多面的なAIフィードバックモジュールを使用している。
対照的な学習を用いることで、有用なものに比べて、不必要な応答を生成するモデルの可能性を減らすことができる。
実験結果から,Muffinは応答頻度と応答関連性をわずかに増加させながら,非ヘルペス反応の発生を効果的に軽減することが示された。
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