論文の概要: STYLE: Improving Domain Transferability of Asking Clarification Questions in Large Language Model Powered Conversational Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12059v1
• Date: Mon, 20 May 2024 14:28:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-21 13:05:04.704043
• Title: STYLE: Improving Domain Transferability of Asking Clarification Questions in Large Language Model Powered Conversational Agents
• Title（参考訳）: STYLE:大規模言語モデルを用いた対話エージェントにおける問合せ質問のドメイン転送性の向上
• Authors: Yue Chen, Chen Huang, Yang Deng, Wenqiang Lei, Dingnan Jin, Jia Liu, Tat-Seng Chua,
• Abstract要約: LLMに基づく明確化戦略は、ポストホックな方法で様々なドメインへの迅速な移行を特徴とする。 既存の手法では、様々な領域にまたがる一大戦略が作成され、検索の有効性が制限される傾向にある。 本稿では,ドメイン転送性を効果的に実現するために,Styleと呼ばれる新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.05207285885722
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Equipping a conversational search engine with strategies regarding when to ask clarification questions is becoming increasingly important across various domains. Attributing to the context understanding capability of LLMs and their access to domain-specific sources of knowledge, LLM-based clarification strategies feature rapid transfer to various domains in a post-hoc manner. However, they still struggle to deliver promising performance on unseen domains, struggling to achieve effective domain transferability. We take the first step to investigate this issue and existing methods tend to produce one-size-fits-all strategies across diverse domains, limiting their search effectiveness. In response, we introduce a novel method, called Style, to achieve effective domain transferability. Our experimental results indicate that Style bears strong domain transferability, resulting in an average search performance improvement of ~10% on four unseen domains.
• Abstract（参考訳）: 対話型検索エンジンに、明確化を問うときの戦略を取り入れることが、各分野においてますます重要になっている。 LLMのコンテキスト理解能力とドメイン固有の知識ソースへのアクセスに起因して、LLMベースの明確化戦略は、ポストホックな方法で様々なドメインへの迅速な移行を特徴とする。 しかし、まだ、目に見えないドメインで有望なパフォーマンスを提供するのに苦労し、効果的なドメイン転送可能性を達成するのに苦労しています。 我々はこの問題を調査する第一歩を踏み出し、既存の手法は様々な領域にまたがる一大戦略を生み出す傾向にあり、検索の有効性は制限される。 そこで本研究では,ドメイン転送性を効果的に実現するために,Styleと呼ばれる新しい手法を提案する。 実験の結果,Styleはドメイン転送性が高く,検索性能は4つの未確認領域で平均約10%向上した。

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