論文の概要: ChatShop: Interactive Information Seeking with Language Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09911v1
• Date: Mon, 15 Apr 2024 16:35:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-17 21:37:46.245547
• Title: ChatShop: Interactive Information Seeking with Language Agents
• Title（参考訳）: ChatShop: 言語エージェントによる対話型情報検索
• Authors: Sanxing Chen, Sam Wiseman, Bhuwan Dhingra,
• Abstract要約: 本稿では,対話型情報検索を必要とせず,検索タスクとしてWebショッピングタスクを再構築し,解決できることを示す。 そして、現実的な制約のあるコミュニケーションチャネルとして、買い物客の新たな役割を導入するために、タスクを再設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.879814917881895
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The desire and ability to seek new information strategically are fundamental to human learning but often overlooked in current language agent development. Using a web shopping task as an example, we show that it can be reformulated and solved as a retrieval task without a requirement of interactive information seeking. We then redesign the task to introduce a new role of shopper, serving as a realistically constrained communication channel. The agents in our proposed ChatShop task explore user preferences in open-ended conversation to make informed decisions. Our experiments demonstrate that the proposed task can effectively evaluate the agent's ability to explore and gradually accumulate information through multi-turn interaction. We also show that LLM-simulated shoppers serve as a good proxy to real human shoppers and discover similar error patterns of agents.
• Abstract（参考訳）: 新たな情報を戦略的に求める欲求と能力は、人間の学習の基本であるが、しばしば現在の言語エージェント開発において見過ごされる。 ウェブショッピングタスクを例として、インタラクティブな情報検索を必要とせず、検索タスクとして再構成、解決できることが示される。 そして、現実的な制約のあるコミュニケーションチャネルとして、買い物客の新たな役割を導入するために、タスクを再設計する。 提案したChatShopタスクのエージェントは、オープンエンド会話におけるユーザの好みを探索し、情報的な意思決定を行う。 本実験は,マルチターンインタラクションによってエージェントが情報を探索し,徐々に蓄積する能力を効果的に評価できることを実証する。 また, LLMを模擬した買い物客は, 実際の買い物客にとって良い代理となり, エージェントの類似したエラーパターンを発見できることを示した。

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