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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09911v2
• Date: Sun, 16 Jun 2024 15:24:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 04:57:50.435047
• 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: 新しい情報を戦略的に求める欲求と能力は 人間の学習に欠かせないものです 我々は,言語エージェントが戦略的探索を行う能力をテストするために設計された,人気のあるWebショッピングタスクを分析した。 提案課題は,エージェントが情報を探究し,徐々に蓄積する能力を効果的に評価できることを示す。
• 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 evaluation. We analyze a popular web shopping task designed to test language agents' ability to perform strategic exploration and discover that it can be reformulated and solved as a single-turn retrieval task without the need for interactive information seeking. This finding encourages us to rethink realistic constraints on information access that would necessitate strategic information seeking. We then redesign the task to introduce a notion of task ambiguity and the role of a shopper, serving as a dynamic party with whom the agent strategically interacts in an 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 interactions. Additionally, we show that large language model-simulated shoppers serve as a good proxy for real human shoppers, revealing similar error patterns in agents.
• Abstract（参考訳）: 新しい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評価では見落とされがちである。 我々は,言語エージェントが戦略的探索を行う能力をテストし,対話的な情報検索を必要とせず,一ターン検索タスクとして再構成・解決できることを確かめるために設計された,人気のあるWebショッピングタスクを分析した。 この発見は、戦略的情報欲求を必要とする情報アクセスに関する現実的な制約を再考することを促します。 そこで我々は,タスクのあいまいさと買い物客の役割の概念を導入し,エージェントがオープンエンドの会話で戦略的に対話し,情報的意思決定を行う動的パーティーとして機能するタスクを再設計する。 提案課題は,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した。 さらに、大規模言語モデルを用いた買い物客は、実際の買い物客にとって良い代理となり、エージェントに類似したエラーパターンを明らかにする。

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