論文の概要: Selective Prompting Tuning for Personalized Conversations with LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18187v1
• Date: Wed, 26 Jun 2024 09:03:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-27 14:08:51.612194
• Title: Selective Prompting Tuning for Personalized Conversations with LLMs
• Title（参考訳）: LLMを用いたパーソナライズされた会話のための選択的プロンプティングチューニング
• Authors: Qiushi Huang, Xubo Liu, Tom Ko, Bo Wu, Wenwu Wang, Yu Zhang, Lilian Tang,
• Abstract要約: textbfSelective textbfPrompt textbfTuning (SPT)を提案する。 SPTは、他の重要なパフォーマンス指標の改善とともに、応答の多様性を最大90%向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.28284591597932
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In conversational AI, personalizing dialogues with persona profiles and contextual understanding is essential. Despite large language models' (LLMs) improved response coherence, effective persona integration remains a challenge. In this work, we first study two common approaches for personalizing LLMs: textual prompting and direct fine-tuning. We observed that textual prompting often struggles to yield responses that are similar to the ground truths in datasets, while direct fine-tuning tends to produce repetitive or overly generic replies. To alleviate those issues, we propose \textbf{S}elective \textbf{P}rompt \textbf{T}uning (SPT), which softly prompts LLMs for personalized conversations in a selective way. Concretely, SPT initializes a set of soft prompts and uses a trainable dense retriever to adaptively select suitable soft prompts for LLMs according to different input contexts, where the prompt retriever is dynamically updated through feedback from the LLMs. Additionally, we propose context-prompt contrastive learning and prompt fusion learning to encourage the SPT to enhance the diversity of personalized conversations. Experiments on the CONVAI2 dataset demonstrate that SPT significantly enhances response diversity by up to 90\%, along with improvements in other critical performance indicators. Those results highlight the efficacy of SPT in fostering engaging and personalized dialogue generation. The SPT model code (https://github.com/hqsiswiliam/SPT) is publicly available for further exploration.
• Abstract（参考訳）: 会話型AIでは、ペルソナプロファイルとコンテキスト理解との対話をパーソナライズすることが不可欠である。 大規模な言語モデル(LLM)による応答コヒーレンスの改善にもかかわらず、効果的なペルソナ統合は依然として課題である。 本研究では,LLMをパーソナライズするための2つの一般的なアプローチとして,テキストプロンプトと直接微調整について検討する。 我々は、テキストのプロンプトがデータセットの基底的な真実に類似した応答を得るのに苦労するのに対し、直接微調整は繰り返しあるいは過度に一般的な応答を生成する傾向があることを観察した。 これらの問題を緩和するために、選択的な方法でパーソナライズされた会話のためにLSMをソフトに促す、 \textbf{S}elective \textbf{P}rompt \textbf{T}uning (SPT)を提案する。 具体的には、SPTは、一連のソフトプロンプトを初期化し、トレーニング可能な高密度レシーバを使用して、異なる入力コンテキストに応じてLLMに適したソフトプロンプトを適応的に選択する。 さらに,SPTがパーソナライズされた会話の多様性を高めるために,文脈型コントラスト学習と融合学習の促進を提案する。 CONVAI2データセットの実験では、SPTは、他の重要なパフォーマンス指標の改善とともに、応答の多様性を最大90%向上することを示した。 これらの結果から,係わる対話生成とパーソナライズのためのSPTの有効性が示唆された。 SPTモデルコード(https://github.com/hqsiswiliam/SPT)は、さらなる探索のために公開されている。

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