論文の概要: PSYDIAL: Personality-based Synthetic Dialogue Generation using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00930v1
• Date: Mon, 1 Apr 2024 05:19:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-03 23:16:25.660665
• Title: PSYDIAL: Personality-based Synthetic Dialogue Generation using Large Language Models
• Title（参考訳）: PSYDIAL:大規模言語モデルを用いたパーソナリティに基づく対話生成
• Authors: Ji-Eun Han, Jun-Seok Koh, Hyeon-Tae Seo, Du-Seong Chang, Kyung-Ah Sohn,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルからの応答をプロンプトによって引き出すための,エンドツーエンドのパーソナリティに基づく合成対話データ生成パイプラインを提案する。 提案したパイプラインを用いて,パーソナリティに基づく対話に焦点を当てた韓国初の対話データセットPSYDIALを紹介した。 実験結果から, 事前学習モデルと, チャイトチャットデータセットを用いた微調整モデルでは, 人格を反映する応答を生成するのに苦労する一方で, PSYDIALでトレーニングしたモデルでは, 大幅な改善が見られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.283022729693451
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We present a novel end-to-end personality-based synthetic dialogue data generation pipeline, specifically designed to elicit responses from large language models via prompting. We design the prompts to generate more human-like dialogues considering real-world scenarios when users engage with chatbots. We introduce PSYDIAL, the first Korean dialogue dataset focused on personality-based dialogues, curated using our proposed pipeline. Notably, we focus on the Extraversion dimension of the Big Five personality model in our research. Experimental results indicate that while pre-trained models and those fine-tuned with a chit-chat dataset struggle to generate responses reflecting personality, models trained with PSYDIAL show significant improvements. The versatility of our pipeline extends beyond dialogue tasks, offering potential for other non-dialogue related applications. This research opens doors for more nuanced, personality-driven conversational AI in Korean and potentially other languages. Our code is publicly available at https://github.com/jiSilverH/psydial.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデルからの応答をプロンプトによって引き出すための,エンドツーエンドのパーソナリティに基づく合成対話データ生成パイプラインを提案する。 チャットボットを利用する場合、現実のシナリオを考慮し、より人間的な対話を生成するためのプロンプトを設計する。 提案したパイプラインを用いて,パーソナリティに基づく対話に焦点を当てた韓国初の対話データセットPSYDIALを紹介した。 特に,本研究では,ビッグファイブ・パーソナリティ・モデルにおける外転次元に着目した。 実験結果から, 事前学習モデルと, チャイトチャットデータセットを用いた微調整モデルでは, 人格を反映する応答を生成するのに苦労する一方で, PSYDIALでトレーニングしたモデルでは, 大幅な改善が見られた。 パイプラインの汎用性は、対話タスクを超えて、他の非対話関連アプリケーションの可能性を提供します。 この研究は、韓国や他の言語で、よりニュアンスで個性中心の会話型AIの扉を開く。 私たちのコードはhttps://github.com/jiSilverH/psydial.comで公開されています。

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