論文の概要: Towards Lifelong Dialogue Agents via Relation-aware Memory Construction and Timeline-augmented Response Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10996v2
• Date: Fri, 18 Oct 2024 12:54:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:22:33.407911
• Title: Towards Lifelong Dialogue Agents via Relation-aware Memory Construction and Timeline-augmented Response Generation
• Title（参考訳）: リレーショナル・アウェア・メモリ構築とタイムライン拡張応答生成による生涯対話エージェントの実現に向けて
• Authors: Kai Tzu-iunn Ong, Namyoung Kim, Minju Gwak, Hyungjoo Chae, Taeyoon Kwon, Yohan Jo, Seung-won Hwang, Dongha Lee, Jinyoung Yeo,
• Abstract要約: 本稿では,生涯対話エージェントのフレームワークであるTheanineを紹介する。 テアニンは記憶の除去を放棄し、その時間的および原因=効果の関係に基づいてそれらをリンクすることで大規模な記憶を管理する。 本稿では,G-Evalの限界と,メモリ拡張ダイアログエージェントの測定における人的努力に対処する,反事実駆動型評価手法であるTeaFarmを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.95907827895548
• License:
• Abstract: To achieve lifelong human-agent interaction, dialogue agents need to constantly memorize perceived information and properly retrieve it for response generation (RG). While prior work focuses on getting rid of outdated memories to improve retrieval quality, we argue that such memories provide rich, important contextual cues for RG (e.g., changes in user behaviors) in long-term conversations. We present Theanine, a framework for LLM-based lifelong dialogue agents. Theanine discards memory removal and manages large-scale memories by linking them based on their temporal and cause-effect relation. Enabled by this linking structure, Theanine augments RG with memory timelines - series of memories representing the evolution or causality of relevant past events. Along with Theanine, we introduce TeaFarm, a counterfactual-driven evaluation scheme, addressing the limitation of G-Eval and human efforts in measuring memory-augmented dialogue agents. A supplementary video for Theanine and data for TeaFarm are at https://huggingface.co/spaces/ResearcherScholar/Theanine.
• Abstract（参考訳）: 生涯にわたる人間とエージェントのインタラクションを実現するためには、対話エージェントは認識された情報を常に記憶し、応答生成(RG)のために適切に検索する必要がある。 過去の研究は、検索品質を改善するために時代遅れの記憶をなくすことに重点を置いているが、このような記憶は長期会話におけるRG(例えば、ユーザの行動の変化)にとって、リッチで重要な文脈的手がかりを提供すると論じている。 本稿では,LLMに基づく生涯対話エージェントのためのフレームワークであるTheanineを紹介する。 テアニンは記憶の除去を放棄し、その時間的および原因=効果の関係に基づいてそれらをリンクすることで大規模な記憶を管理する。 このリンク構造によって実現されたTheanineは、RGにメモリタイムライン(関連する過去の出来事の進化や因果関係を表す一連のメモリ)を付加する。 Theanineとともに、G-Evalの限界と、メモリ拡張ダイアログエージェントの測定における人間の努力に対処する対実的評価手法であるTeaFarmを紹介した。 Theanineの補足ビデオとTeaFarmのデータはhttps://huggingface.co/spaces/ResearcherScholar/Theanineにある。

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