論文の概要: A Full-duplex Speech Dialogue Scheme Based On Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19487v1
- Date: Wed, 29 May 2024 20:05:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-31 19:16:17.492407
- Title: A Full-duplex Speech Dialogue Scheme Based On Large Language Models
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルに基づく全二重音声対話方式
- Authors: Peng Wang, Songshuo Lu, Yaohua Tang, Sijie Yan, Yuanjun Xiong, Wei Xia,
- Abstract要約: シームレスな対話を可能にする 生成生成対話システムです
System is based on a large language model (LLM)
LLMは知覚モジュール、運動関数モジュール、および単純な有限状態機械の概念を注意深く認識している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.994130020644842
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: We present a generative dialogue system capable of operating in a full-duplex manner, allowing for seamless interaction. It is based on a large language model (LLM) carefully aligned to be aware of a perception module, a motor function module, and the concept of a simple finite state machine (called neural FSM) with two states. The perception and motor function modules operate simultaneously, allowing the system to simultaneously speak and listen to the user. The LLM generates textual tokens for inquiry responses and makes autonomous decisions to start responding to, wait for, or interrupt the user by emitting control tokens to the neural FSM. All these tasks of the LLM are carried out as next token prediction on a serialized view of the dialogue in real-time. In automatic quality evaluations simulating real-life interaction, the proposed system reduces the average conversation response latency by more than 3 folds compared with LLM-based half-duplex dialogue systems while responding within less than 500 milliseconds in more than 50% of evaluated interactions. Running a LLM with only 8 billion parameters, our system exhibits a 8% higher interruption precision rate than the best available commercial LLM for voice-based dialogue.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,シームレスな対話が可能な生成対話システムについて述べる。
これは、知覚モジュール、運動関数モジュール、および2つの状態を持つ単純な有限状態マシン(ニューラルFSMと呼ばれる)の概念を認識するために慎重に整列された大きな言語モデル(LLM)に基づいている。
知覚機能モジュールと運動機能モジュールは同時に動作し、システムは同時にユーザの声を聴くことができる。
LLMは、問い合わせ応答のためのテキストトークンを生成し、神経FSMに制御トークンを出力することにより、応答、待機、または中断を開始するための自律的な決定を行う。
LLMのこれらのタスクはすべて、リアルタイムに対話のシリアライズされたビュー上で次のトークン予測として実行される。
実生活のインタラクションをシミュレーションした自動品質評価では,LLMベースの半二重対話システムと比較して,平均会話応答遅延を3倍以上に削減し,500ミリ秒以内の応答を50%以上と評価した。
LLMをわずか80億のパラメータで実行すると、音声による対話において最も有効な商用LLMよりも8%高い割り込み精度を示す。
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