論文の概要: EmPO: Emotion Grounding for Empathetic Response Generation through Preference Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19071v2
• Date: Tue, 17 Sep 2024 14:24:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-18 21:51:13.698782
• Title: EmPO: Emotion Grounding 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感情接地
• Authors: Ondrej Sotolar, Vojtech Formanek, Alok Debnath, Allison Lahnala, Charles Welch, Lucie FLek,
• 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。 感情接地に基づく理論駆動の嗜好データセットを構築する新しい手法を提案する。 本研究では,LLMを一般性能を維持しつつ,好みの最適化により共感応答生成に適応させることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.934277461349696
• 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. We propose a novel approach where we construct theory-driven preference datasets based on emotion grounding and use them to align LLMs with preference optimization algorithms to address these challenges. To evaluate empathetic response generation, we employ the EmpatheticDialogues dataset, assessing empathy with the diff-Epitome and BERTscore metrics and with multi-dimensional human evaluation. Additionally, we measure diversity and emotional valence using feature-based methods. We also evaluate the impact of training on the generalization performance using the MMLU benchmark and tasks from the Open LLM Leaderboard. The results show that LLMs can be aligned for empathetic response generation by preference optimization while retaining their general performance and that emotion grounding can guide preference dataset creation. We make all datasets, source code, and models publicly available. https://github.com/justtherightsize/empo
• 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。 そこで我々は,感情基盤に基づく理論駆動の嗜好データセットを構築し,それらの課題に対処するためにLLMと選好最適化アルゴリズムを整合させる手法を提案する。 共感的応答生成を評価するために,共感的ダイアログデータセットを用い,diff-Epitome と BERTscore のメトリクスと多次元人的評価を用いて共感を評価する。 さらに,特徴に基づく手法を用いて,多様性と感情価を測定した。 また、MMLUベンチマークとOpen LLM Leaderboardのタスクを用いて、トレーニングが一般化性能に与える影響を評価する。 その結果、LLMは、一般的な性能を維持しつつ、好みの最適化によって共感的応答を生成することができ、感情のグラウンド化は好みのデータセット生成を導くことができることがわかった。 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。 https://github.com/justtherightsize/empo

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