Fugu-MT 論文翻訳(概要): Toward Conversational Agents with Context and Time Sensitive Long-term Memory

論文の概要: Toward Conversational Agents with Context and Time Sensitive Long-term Memory

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00057v2
Date: Tue, 4 Jun 2024 18:01:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-06 23:49:24.608751
Title: Toward Conversational Agents with Context and Time Sensitive Long-term Memory
Title（参考訳）: 文脈と時間知覚的長期記憶を用いた会話エージェントの実現に向けて
Authors: Nick Alonso, Tomás Figliolia, Anthony Ndirango, Beren Millidge,
Abstract要約: 最近まで、RAGに関するほとんどの研究は、ウィキペディアのような巨大なテキストデータベースからの情報検索に重点を置いてきた。我々は,静的なデータベース検索と比較して,長文の対話データからの効果的な検索は2つの問題に直面していると論じる。我々は、最近の長文でシミュレートされた会話のデータセットの上に構築された、あいまいで時間に基づく質問の新しいデータセットを生成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.085414868117917
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: There has recently been growing interest in conversational agents with long-term memory which has led to the rapid development of language models that use retrieval-augmented generation (RAG). Until recently, most work on RAG has focused on information retrieval from large databases of texts, like Wikipedia, rather than information from long-form conversations. In this paper, we argue that effective retrieval from long-form conversational data faces two unique problems compared to static database retrieval: 1) time/event-based queries, which requires the model to retrieve information about previous conversations based on time or the order of a conversational event (e.g., the third conversation on Tuesday), and 2) ambiguous queries that require surrounding conversational context to understand. To better develop RAG-based agents that can deal with these challenges, we generate a new dataset of ambiguous and time-based questions that build upon a recent dataset of long-form, simulated conversations, and demonstrate that standard RAG based approaches handle such questions poorly. We then develop a novel retrieval model which combines chained-of-table search methods, standard vector-database retrieval, and a prompting method to disambiguate queries, and demonstrate that this approach substantially improves over current methods at solving these tasks. We believe that this new dataset and more advanced RAG agent can act as a key benchmark and stepping stone towards effective memory augmented conversational agents that can be used in a wide variety of AI applications.
Abstract（参考訳）: 近年,長期記憶を持つ会話エージェントへの関心が高まっており,検索強化生成(RAG)を用いた言語モデルの開発が急速に進んでいる。最近まで、RAGに関するほとんどの研究は、長文の会話の情報ではなく、ウィキペディアのような巨大なテキストデータベースからの情報検索に重点を置いてきた。本稿では,データベースの静的検索と比較して,長文形式の会話データからの効果的な検索が2つの問題に直面していることを論じる。 1)時間/イベントベースのクエリで、会話イベントの時間や順序(例えば、火曜日の第3回会話)に基づいて、モデルが過去の会話に関する情報を取得する必要がある。 2) 周囲の会話コンテキストを理解する必要があるあいまいなクエリ。これらの課題に対処できるRAGベースのエージェントをより良く開発するために、私たちは、最近の長文でシミュレートされた会話のデータセットの上に構築された、あいまいで時間的な質問の新しいデータセットを作成し、標準RAGベースのアプローチがそのような質問を不十分に扱うことを実証する。そこで我々は,連鎖型検索手法,標準ベクトルデータベース検索,問合せを曖昧にするためのプロンプト手法を組み合わせた新しい検索モデルを開発し,これらの課題を解決するための現在の手法よりも大幅に改善されていることを示す。この新しいデータセットとより高度なRAGエージェントは、重要なベンチマークとして機能し、さまざまなAIアプリケーションで使用可能な、効果的なメモリ拡張会話エージェントへと踏み込むことができると考えています。

関連論文リスト

Enhancing Long Context Performance in LLMs Through Inner Loop Query Mechanism [2.919891871101241]
変換器は入力サイズと計算複雑性の2次スケーリングを持つ。 Retrieval-augmented Generation (RAG)は、検索システムを使用することで、より長いコンテキストを処理できる。インナーループメモリ拡張ツリー検索(ILM-TR)という新しい手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-11T19:49:05Z)
Aligning Query Representation with Rewritten Query and Relevance Judgments in Conversational Search [32.35446999027349]
我々は、より優れたクエリ表現モデルをトレーニングするために、リライトされたクエリと会話検索データの関連判断の両方を活用する。提案したモデル --Query Representation Alignment Conversational Retriever(QRACDR)は、8つのデータセットでテストされる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-29T17:14:36Z)
ACE: A Generative Cross-Modal Retrieval Framework with Coarse-To-Fine Semantic Modeling [53.97609687516371]
我々は、エンドツーエンドのクロスモーダル検索のための先駆的なジェネリッククロスモーダル rEtrieval framework (ACE) を提案する。 ACEは、クロスモーダル検索における最先端のパフォーマンスを達成し、Recall@1の強いベースラインを平均15.27%上回る。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-25T12:47:04Z)
Redefining Information Retrieval of Structured Database via Large Language Models [10.117751707641416]
本稿では,ChatLRと呼ばれる新しい検索拡張フレームワークを提案する。主に、Large Language Models (LLM) の強力な意味理解能力を用いて、正確かつ簡潔な情報検索を実現する。実験の結果、ChatLRがユーザクエリに対処する効果を示し、全体の情報検索精度は98.8%を超えた。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-09T02:37:53Z)
Generating Multi-Aspect Queries for Conversational Search [6.974395116689502]
同じ検索モデルでは,nDCG@3で1回以上のリライトクエリが85%向上することを示す。本稿ではMQ4CSと呼ばれるマルチアスペクトクエリ生成・検索フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-28T10:40:22Z)
End-to-end Knowledge Retrieval with Multi-modal Queries [50.01264794081951]
ReMuQは、テキストと画像のクエリからコンテンツを統合することで、大規模なコーパスから知識を取得するシステムを必要とする。本稿では,入力テキストや画像を直接処理し,関連する知識をエンドツーエンドで検索する検索モデルReViz'を提案する。ゼロショット設定下での2つのデータセットの検索において,優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-01T08:04:12Z)
UniKGQA: Unified Retrieval and Reasoning for Solving Multi-hop Question Answering Over Knowledge Graph [89.98762327725112]
KGQA(Multi-hop Question Answering over Knowledge Graph)は、自然言語の質問で言及されているトピックエンティティから、複数のホップを持つ回答エンティティを見つけることを目的としている。我々は、モデルアーキテクチャとパラメータ学習の両方において、検索と推論を統合することで、マルチホップKGQAタスクの新しいアプローチであるUniKGQAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-02T04:08:09Z)
Query Understanding via Intent Description Generation [75.64800976586771]
問合せ理解のためのQ2ID(Query-to-Intent-Description)タスクを提案する。クエリとその記述を利用してドキュメントの関連性を計算する既存のランキングタスクとは異なり、Q2IDは自然言語のインテント記述を生成するための逆タスクである。 Q2IDタスクにおける複数の最先端生成モデルとの比較により,本モデルの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-25T08:56:40Z)
Query Resolution for Conversational Search with Limited Supervision [63.131221660019776]
本稿では,双方向トランスフォーマに基づくニューラルクエリ解決モデルQuReTeCを提案する。我々はQuReTeCが最先端モデルより優れており、また、QuReTeCのトレーニングに必要な人為的なデータ量を大幅に削減するために、我々の遠隔監視手法が有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-24T11:37:22Z)
Conversations with Search Engines: SERP-based Conversational Response Generation [77.1381159789032]
我々は、検索エンジンと対話するためのパイプラインを開発するために、適切なデータセット、検索・アズ・ア・会話(SaaC)データセットを作成します。また、このデータセットを用いて、検索エンジンと対話するための最先端パイプライン(Conversations with Search Engines (CaSE))も開発しています。 CaSEは、サポートされたトークン識別モジュールとプリア・アウェア・ポインタージェネレータを導入することで最先端を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-04-29T13:07:53Z)

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。