論文の概要: Token Trails: Navigating Contextual Depths in Conversational AI with ChatLLM
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02402v1
- Date: Wed, 3 Apr 2024 02:11:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-04 18:49:24.896406
- Title: Token Trails: Navigating Contextual Depths in Conversational AI with ChatLLM
- Title（参考訳）: Token Trails: ChatLLMによる会話型AIにおけるコンテキスト深さのナビゲート
- Authors: Md. Kowsher, Ritesh Panditi, Nusrat Jahan Prottasha, Prakash Bhat, Anupam Kumar Bairagi, Mohammad Shamsul Arefin,
- Abstract要約: Token Trailsは、トークンタイプの埋め込みを利用して会話内のコンテキストニュアンスをナビゲートする、新しいアプローチである。
本フレームワークはトークン型埋め込みを利用して,ユーザの発話とボット応答を区別し,コンテキスト認識応答の生成を容易にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5743699972363359
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Conversational modeling using Large Language Models (LLMs) requires a nuanced understanding of context to generate coherent and contextually relevant responses. In this paper, we present Token Trails, a novel approach that leverages token-type embeddings to navigate the intricate contextual nuances within conversations. Our framework utilizes token-type embeddings to distinguish between user utterances and bot responses, facilitating the generation of context-aware replies. Through comprehensive experimentation and evaluation, we demonstrate the effectiveness of Token Trails in improving conversational understanding and response generation, achieving state-of-the-art performance. Our results highlight the significance of contextual modeling in conversational AI and underscore the promising potential of Token Trails to advance the field, paving the way for more sophisticated and contextually aware chatbot interactions.
- Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)を用いた会話モデリングでは、一貫性と文脈に関連のある応答を生成するために、コンテキストの微妙な理解が必要となる。
本稿ではトークン型埋め込みを利用して会話中の複雑な文脈ニュアンスをナビゲートする新しいアプローチであるToken Trailsを提案する。
本フレームワークはトークン型埋め込みを利用して,ユーザの発話とボット応答を区別し,コンテキスト認識応答の生成を容易にする。
総合的な実験と評価を通じて,会話理解と応答生成を改善し,最先端のパフォーマンスを達成する上でのToken Trailsの有効性を実証する。
この結果から,会話型AIにおけるコンテキストモデリングの重要性を強調し,Token Trailsの今後の可能性を明らかにするとともに,より洗練され,文脈的に認識されたチャットボットインタラクションの道を開いた。
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