論文の概要: PersonalityChat: Conversation Distillation for Personalized Dialog Modeling with Facts and Traits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07363v1
• Date: Sun, 14 Jan 2024 20:35:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-17 18:30:12.616691
• Title: PersonalityChat: Conversation Distillation for Personalized Dialog Modeling with Facts and Traits
• Title（参考訳）: PersonalityChat: Facts and Traitsを用いたパーソナライズダイアログモデリングのための会話蒸留
• Authors: Ehsan Lotfi, Maxime De Bruyn, Jeska Buhmann, Walter Daelemans
• Abstract要約: PersonalityChatは、人気のPersonaChatデータセットに基づいた合成会話データセットである。 生成対話モデルの特質に基づくパーソナライズには,性格特性ラベルが有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.447308344436046
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The new wave of Large Language Models (LLM) has offered an efficient tool to curate sizeable conversational datasets. So far studies have mainly focused on task-oriented or generic open-domain dialogs, and have not fully explored the ability of LLMs in following complicated prompts. In this work, we focus on personalization, and employ LLMs to curate a dataset which is difficult and costly to crowd-source: PersonalityChat is a synthetic conversational dataset based upon the popular PersonaChat dataset, but conditioned on both personas and (Big-5) personality traits. Evaluating models fine-tuned on this dataset, we show that the personality trait labels can be used for trait-based personalization of generative dialogue models. We also perform a head-to-head comparison between PersonalityChat and PersonaChat, and show that training on the distilled dataset results in more fluent and coherent dialog agents in the small-model regime.
• Abstract（参考訳）: 新しいLarge Language Models(LLM)は、大きな会話データセットをキュレートする効率的なツールを提供する。 これまでの研究は主にタスク指向またはジェネリックなopen-domainダイアログにフォーカスしており、複雑なプロンプトに従うllmの機能を完全には検討していない。 本研究では,パーソナライゼーションに重点を置き,クラウドソースにとって困難かつコストのかかるデータセットのキュレーションにllmを用いる。 パーソナラチャットは,一般的なペルソナチャットデータセットに基づく合成会話データセットだが,ペルソナと(ビッグ5)パーソナリティ特性の両方を条件とする。 このデータセットに基づいて微調整されたモデルを評価することで、パーソナリティ特性ラベルが生成対話モデルの特性に基づくパーソナライズに利用できることを示す。 また,パーソナリティチャットとペルソナチャットを頭対頭で比較し,蒸留データセットのトレーニングにより,小モデル環境においてより流動的でコヒーレントな対話エージェントが得られることを示す。

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