論文の概要: Enhancing LLM-Based Human-Robot Interaction with Nuances for Diversity Awareness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17531v1
• Date: Tue, 25 Jun 2024 13:15:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 14:20:18.395023
• Title: Enhancing LLM-Based Human-Robot Interaction with Nuances for Diversity Awareness
• Title（参考訳）: LLMに基づくダイバーシティ認識のためのニュアンスとの人間-ロボットインタラクションの強化
• Authors: Lucrezia Grassi, Carmine Tommaso Recchiuto, Antonio Sgorbissa,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の機能を活用した多様性を考慮した自律会話システムを提案する。 このシステムは、背景、性格、年齢、性別、文化といった要因を考慮して、多様な人口や個人に適応する。 システムの性能を評価するため,制御と実環境の両方の実験を行い,幅広い性能指標を測定した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a system for diversity-aware autonomous conversation leveraging the capabilities of large language models (LLMs). The system adapts to diverse populations and individuals, considering factors like background, personality, age, gender, and culture. The conversation flow is guided by the structure of the system's pre-established knowledge base, while LLMs are tasked with various functions, including generating diversity-aware sentences. Achieving diversity-awareness involves providing carefully crafted prompts to the models, incorporating comprehensive information about users, conversation history, contextual details, and specific guidelines. To assess the system's performance, we conducted both controlled and real-world experiments, measuring a wide range of performance indicators.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の機能を活用した多様性を考慮した自律会話システムを提案する。 このシステムは、背景、性格、年齢、性別、文化といった要因を考慮して、多様な人口や個人に適応する。 会話の流れは、事前に確立された知識ベースの構造によって導かれる一方、LLMは多様性に敏感な文を生成するなど、様々な機能を担っている。 多様性を認識するには、ユーザー、会話履歴、文脈の詳細、特定のガイドラインに関する包括的な情報を含め、モデルに慎重に工夫されたプロンプトを提供する必要がある。 システムの性能を評価するため,制御と実環境の両方の実験を行い,幅広い性能指標を測定した。

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