論文の概要: LUCID: LLM-Generated Utterances for Complex and Interesting Dialogues

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00462v2
• Date: Fri, 3 May 2024 16:57:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-06 17:27:48.244176
• Title: LUCID: LLM-Generated Utterances for Complex and Interesting Dialogues
• Title（参考訳）: LUCID:複雑・興味のある対話のためのLLM生成発話
• Authors: Joe Stacey, Jianpeng Cheng, John Torr, Tristan Guigue, Joris Driesen, Alexandru Coca, Mark Gaynor, Anders Johannsen,
• Abstract要約: バーチャルアシスタントは、対話機能に関して飛躍的に前進する可能性がある。 しかし、真にトランスフォーメーションされたタスク指向の対話機能を実現するための大きなボトルネックは、高品質なデータの不足である。 LUCIDを使用して、100の意図にまたがる4,277の会話のシードデータセットを生成し、その能力を実証しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.6183579217801
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spurred by recent advances in Large Language Models (LLMs), virtual assistants are poised to take a leap forward in terms of their dialogue capabilities. Yet a major bottleneck to achieving genuinely transformative task-oriented dialogue capabilities remains the scarcity of high quality data. Existing datasets, while impressive in scale, have limited domain coverage and contain few genuinely challenging conversational phenomena; those which are present are typically unlabelled, making it difficult to assess the strengths and weaknesses of models without time-consuming and costly human evaluation. Moreover, creating high quality dialogue data has until now required considerable human input, limiting both the scale of these datasets and the ability to rapidly bootstrap data for a new target domain. We aim to overcome these issues with LUCID, a modularised and highly automated LLM-driven data generation system that produces realistic, diverse and challenging dialogues. We use LUCID to generate a seed dataset of 4,277 conversations across 100 intents to demonstrate its capabilities, with a human review finding consistently high quality labels in the generated data.
• Abstract（参考訳）: 近年のLarge Language Models (LLMs)の進歩により、仮想アシスタントは対話能力の面で飛躍的な進歩を遂げている。 しかし、真にトランスフォーメーションされたタスク指向対話機能を実現するための大きなボトルネックは、高品質なデータの不足である。 既存のデータセットは、スケール的に印象的ではあるが、ドメインカバレッジが限られており、真に困難な会話現象はほとんど含まれていない。 さらに、これまで高品質な対話データの作成には、これらのデータセットのスケールと、新しいターゲットドメインのためのデータの迅速なブートストラップ機能の両方を制限し、かなりの人的入力が必要だった。 LUCIDはモジュール化され,高度に自動化されたLCM駆動型データ生成システムであり,現実的で多様性があり,困難な対話を生成する。 LUCIDを使用して、100の意図にまたがる4,277の会話のシードデータセットを生成し、その能力を示す。

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