論文の概要: EmPO: Theory-Driven Dataset Construction for Empathetic Response Generation through Preference Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19071v1
• Date: Thu, 27 Jun 2024 10:41:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-28 14:27:46.538053
• Title: EmPO: Theory-Driven Dataset Construction for Empathetic Response Generation through Preference Optimization
• Title（参考訳）: EmPO: 優先最適化による共感応答生成のための理論駆動型データセット構築
• Authors: Ondrej Sotolar,
• Abstract要約: 共感反応生成は会話エージェントの望ましい側面である。 本稿では,理論駆動の選好データセットを構築し,LLMを選好最適化アルゴリズムと整合させる手法を提案する。 すべてのデータセット、ソースコード、モデルを公開しています。
• 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: Empathetic response generation is a desirable aspect of conversational agents, crucial for facilitating engaging and emotionally intelligent multi-turn conversations between humans and machines. Leveraging large language models for this task has shown promising results, yet challenges persist in ensuring both the empathetic quality of the responses and retention of the generalization performance of the models. In this paper, we propose a novel approach where we construct theory-driven preference datasets and use them to align LLMs with preference optimization algorithms to address these challenges. To measure empathetic response generation, we employ the EmpatheticDialogues dataset, assessing empathy with the diff-EPITOME and BERTscore metrics, and evaluate the generalization performance on the MMLU benchmark. We make all datasets, source code, and models publicly available.
• Abstract（参考訳）: 共感的応答生成は会話エージェントの望ましい側面であり、人間と機械間のエンゲージメントと感情的なマルチターン会話を促進するために不可欠である。 このタスクで大規模言語モデルを活用することで有望な結果が得られたが、応答の共感的品質とモデルの一般化性能の維持の両面において課題が続いている。 本稿では,理論駆動の選好データセットを構築し,LLMと選好最適化アルゴリズムを整合させてこれらの課題に対処する手法を提案する。 共感応答の生成を計測するために,エンパテティックダイアログデータセットを使用し,diff-EPITOMEおよびBERTscoreメトリクスとの共感を評価し,MMLUベンチマーク上での一般化性能を評価する。 すべてのデータセット、ソースコード、モデルを公開しています。

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