論文の概要: Designing and Evaluating Dialogue LLMs for Co-Creative Improvised Theatre

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07111v1
• Date: Sat, 11 May 2024 23:19:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-14 18:18:14.092842
• Title: Designing and Evaluating Dialogue LLMs for Co-Creative Improvised Theatre
• Title（参考訳）: コクレーティブ改良劇場における対話型LLMの設計と評価
• Authors: Boyd Branch, Piotr Mirowski, Kory Mathewson, Sophia Ppali, Alexandra Covaci,
• Abstract要約: 本研究では,Edinburgh Festival Fringeで1ヶ月のライブショーで展開されたLarge Language Models(LLMs)について紹介する。 オンザスポット多人数対話の技術的能力と制約について検討する。 我々のHuman-in-the-loop法は、文脈関連応答を生成する上で、これらのLCMの課題を浮き彫りにしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.19823828240628
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Social robotics researchers are increasingly interested in multi-party trained conversational agents. With a growing demand for real-world evaluations, our study presents Large Language Models (LLMs) deployed in a month-long live show at the Edinburgh Festival Fringe. This case study investigates human improvisers co-creating with conversational agents in a professional theatre setting. We explore the technical capabilities and constraints of on-the-spot multi-party dialogue, providing comprehensive insights from both audience and performer experiences with AI on stage. Our human-in-the-loop methodology underlines the challenges of these LLMs in generating context-relevant responses, stressing the user interface's crucial role. Audience feedback indicates an evolving interest for AI-driven live entertainment, direct human-AI interaction, and a diverse range of expectations about AI's conversational competence and utility as a creativity support tool. Human performers express immense enthusiasm, varied satisfaction, and the evolving public opinion highlights mixed emotions about AI's role in arts.
• Abstract（参考訳）: 社会ロボティクスの研究者は、多人数で訓練された会話エージェントに興味を抱いている。 実世界評価の需要が高まり,エディンバラ・フェスティバル・フランジで1ヶ月のライブショーに展開されたLarge Language Models (LLMs) について紹介した。 本研究は,プロの舞台で会話エージェントと共作する人間インプロバイザについて検討する。 ステージ上では、オーディエンスとパフォーマーの両方のAI経験から包括的な洞察を提供する。 我々のHuman-in-the-loop手法は、これらのLCMがコンテキスト関連応答を生成する際の課題を浮き彫りにして、ユーザインタフェースの重要な役割を強調します。 聴衆からのフィードバックは、AI駆動のライブエンターテイメント、直接の人間とAIのインタラクション、AIの会話能力と創造性支援ツールとしてのユーティリティに対するさまざまな期待の高まりを示している。 人間のパフォーマーは、膨大な熱意、さまざまな満足感を示し、進化する世論は、芸術におけるAIの役割に関する様々な感情を強調している。

関連論文リスト

• Empathy Through Multimodality in Conversational Interfaces [1.360649555639909]
  会話型健康エージェント(CHA)は、感情的なインテリジェンスを組み込むためにテキスト分析を超越するニュアンスなサポートを提供することで、医療を再定義している。 本稿では、豊かなマルチモーダル対話のためのLCMベースのCHAについて紹介する。 マルチモーダルな手がかりを解析することにより、ユーザの感情状態に順応的に解釈し、応答し、文脈的に認識され、共感的に反響する音声応答を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-08T02:48:29Z)
• From Persona to Personalization: A Survey on Role-Playing Language Agents [52.783043059715546]
  大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩はロールプレイング言語エージェント(RPLA)の台頭を後押ししている。 RPLAは、人間の類似性と鮮明なロールプレイングパフォーマンスの素晴らしい感覚を達成します。 彼らは感情的な仲間、インタラクティブなビデオゲーム、パーソナライズされたアシスタント、コピロなど、多くのAI応用を触媒してきた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-28T15:56:41Z)
• Position Paper: Agent AI Towards a Holistic Intelligence [53.35971598180146]
  エージェントAI - 大きな基盤モデルをエージェントアクションに統合する具体的システム。 本稿では,エージェント・ファウンデーション・モデル(エージェント・ファウンデーション・モデル)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-28T16:09:56Z)
• Interrogating AI: Characterizing Emergent Playful Interactions with ChatGPT [10.907980864371213]
  AIシステムとの遊び的なインタラクションは、ユーザがテクノロジーを理解するための重要な方法として自然に現れました。 我々は、新興AI技術のユーザであるChatGPTが提示する遊び心のあるインタラクションを調査することによって、このギャップを狙う。 また,ChatGPTサブレディット上での372件のユーザ生成記事のテーマ分析により,ユーザ談話の半数以上が遊び心のあるインタラクションを中心に展開していることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-16T14:44:13Z)
• LLaVA-Interactive: An All-in-One Demo for Image Chat, Segmentation, Generation and Editing [99.80742991922992]
  本システムは,マルチモーダルなユーザ入力を受信し,マルチモーダルな応答を生成することで,ユーザとのマルチターン対話を実現する。 LLaVA-Interactiveは言語プロンプトを超えており、視覚的プロンプトは、インタラクションにおける人間の意図を調整するために有効である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-01T15:13:43Z)
• Building Emotional Support Chatbots in the Era of LLMs [64.06811786616471]
  我々は,Large Language Models (LLMs) の計算能力で人間の洞察を合成する革新的な方法論を導入する。 また,ChatGPTの文脈内学習の可能性を利用して,ExTESと呼ばれる感情支援対話データセットを生成する。 次に、LLaMAモデルに高度なチューニング手法を展開し、多様なトレーニング戦略の影響を検証し、最終的に感情的支援の相互作用に細心の注意を払ってLLMを出力する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-17T10:49:18Z)
• A Survey on Proactive Dialogue Systems: Problems, Methods, and Prospects [100.75759050696355]
  本稿では,対話エージェントの多種多様な対話における能動性に関する顕著な問題と先進的な設計について概説する。 我々は、現実世界のアプリケーションのニーズを満たすが、将来もっと研究に焦点を当てる必要がある課題について議論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-04T11:38:49Z)
• Improving Grounded Language Understanding in a Collaborative Environment by Interacting with Agents Through Help Feedback [42.19685958922537]
  我々は、人間とAIのコラボレーションは対話的であり、人間がAIエージェントの作業を監視し、エージェントが理解し活用できるフィードバックを提供するべきだと論じている。 本研究では, IGLUコンペティションによって定義された課題である, マイニングクラフトのような世界における対話型言語理解タスクを用いて, これらの方向を探索する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-21T05:37:59Z)
• Human in the Loop for Machine Creativity [0.0]
  我々は、創造的アプリケーションのための既存のHuman-in-the-loop(HITL)アプローチを概念化する。 モデル,インターフェース,機械の創造性に対する長期的影響について検討し,考察する。 テキスト,視覚,音,その他の情報を結合し,人や環境の自動解析を行うマルチモーダルHITLプロセスを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-07T15:42:18Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。