論文の概要: Controllable Conversations: Planning-Based Dialogue Agent with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03884v2
• Date: Sun, 22 Dec 2024 17:34:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:54:44.671590
• Title: Controllable Conversations: Planning-Based Dialogue Agent with Large Language Models
• Title（参考訳）: 制御可能な会話:大規模言語モデルを用いた計画ベース対話エージェント
• Authors: Zhigen Li, Jianxiang Peng, Yanmeng Wang, Yong Cao, Tianhao Shen, Minghui Zhang, Linxi Su, Shang Wu, Yihang Wu, Yuqian Wang, Ye Wang, Wei Hu, Jianfeng Li, Shaojun Wang, Jing Xiao, Deyi Xiong,
• Abstract要約: 計画型会話エージェント (PCA) は, LLM駆動エージェントの制御性向上を目的とした対話フレームワークである。 GPT-4oを用いた半自動ロールプレイングシステムを用いて,SOP注釈付きマルチシナリオ対話からなるデータセットを提案する。 また、SOP予測のための教師付き微調整と思考の連鎖を統合し、モンテカルロ木探索を対話中の最適な行動計画に活用する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.7201882529976
• License:
• Abstract: Conversational agents powered by Large Language Models (LLMs) show superior performance in various tasks. Despite the better user understanding and human-like responses, their lack of controllability remains a key challenge, often leading to unfocused conversations or task failure. To address this challenge, we propose Planning-based Conversational Agents (PCA), a novel dialogue framework aimed at enhancing the controllability of LLM-driven agents. Specifically, our approach introduces Standard Operating Procedure (SOP) to regulate dialogue flow. To enable PCA to learn SOP, we curate a dataset comprising SOP-annotated multi-scenario dialogues, generated using a semi-automated role-playing system with GPT-4o and validated through strict manual quality control. Additionally, we propose a novel method that integrates Chain of Thought reasoning with supervised fine-tuning for SOP prediction and utilizes Monte Carlo Tree Search for optimal action planning during dialogues. Experimental results demonstrate the effectiveness of our method, such as achieving a 27.95% improvement in action accuracy compared to baseline models based on GPT-3.5 and also showing notable gains for open-source models. Dataset and codes are publicly available.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)を用いた会話エージェントは,様々なタスクにおいて優れた性能を示す。 より良いユーザ理解と人間的な応答にもかかわらず、コントロール容易性の欠如は重要な課題であり、多くの場合、焦点を絞らない会話やタスクの失敗につながります。 この課題に対処するために,LLM駆動エージェントの制御性向上を目的とした新しい対話フレームワークであるプランニングベース会話エージェント(PCA)を提案する。 具体的には,対話フローを制御するための標準操作手順(SOP)を提案する。 GPT-4oを用いた半自動ロールプレイングシステムを用いて生成し,厳密な手作業による品質管理によって検証した,SOP対応のマルチシナリオ対話を含むデータセットを,PCAがSOPを学習できるようにする。 さらに、SOP予測のための教師付き微調整と思考の連鎖を統合し、モンテカルロ木探索を対話中の最適な行動計画に活用する手法を提案する。 GPT-3.5に基づくベースラインモデルと比較して, 動作精度が27.95%向上し, オープンソースモデルでも顕著な向上が見られた。 データセットとコードは公開されています。

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