論文の概要: Representing Rule-based Chatbots with Transformers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10949v1
- Date: Mon, 15 Jul 2024 17:45:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-16 14:00:49.024339
- Title: Representing Rule-based Chatbots with Transformers
- Title(参考訳): 変圧器を用いたルールベースチャットボットの表現
- Authors: Dan Friedman, Abhishek Panigrahi, Danqi Chen,
- Abstract要約: ELIZAプログラムを実装したTransformerを構築することで,先行作業に基づいて構築する。
ELIZAは会話設定の際立った課題をいくつか挙げている。
我々は、合成されたERIZA会話のデータセット上でトランスフォーマーを訓練し、モデルが学習するメカニズムを調査する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 35.30128900987116
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Transformer-based chatbots can conduct fluent, natural-sounding conversations, but we have limited understanding of the mechanisms underlying their behavior. Prior work has taken a bottom-up approach to understanding Transformers by constructing Transformers for various synthetic and formal language tasks, such as regular expressions and Dyck languages. However, it is not obvious how to extend this approach to understand more naturalistic conversational agents. In this work, we take a step in this direction by constructing a Transformer that implements the ELIZA program, a classic, rule-based chatbot. ELIZA illustrates some of the distinctive challenges of the conversational setting, including both local pattern matching and long-term dialog state tracking. We build on constructions from prior work -- in particular, for simulating finite-state automata -- showing how simpler constructions can be composed and extended to give rise to more sophisticated behavior. Next, we train Transformers on a dataset of synthetically generated ELIZA conversations and investigate the mechanisms the models learn. Our analysis illustrates the kinds of mechanisms these models tend to prefer -- for example, models favor an induction head mechanism over a more precise, position based copying mechanism; and using intermediate generations to simulate recurrent data structures, like ELIZA's memory mechanisms. Overall, by drawing an explicit connection between neural chatbots and interpretable, symbolic mechanisms, our results offer a new setting for mechanistic analysis of conversational agents.
- Abstract(参考訳): トランスフォーマーベースのチャットボットは、流動的で自然に聞こえる会話を行うことができるが、その振る舞いの基礎となるメカニズムは限定的に理解されている。
それまでの作業では、正規表現やDyck言語など、様々な合成および形式言語タスクのためのトランスフォーマーを構築することで、トランスフォーマーを理解するためのボトムアップアプローチを採用してきた。
しかし、より自然主義的な会話エージェントを理解するためにこのアプローチを拡張する方法が明確ではない。
本研究では,従来のルールベースのチャットボットであるELIZAプログラムを実装したTransformerを構築することで,この方向への一歩を踏み出す。
ELIZAは、ローカルパターンマッチングと長期ダイアログ状態追跡の両方を含む、会話設定のいくつかの特徴的な課題を説明している。
我々は、以前の作業、特に有限状態オートマトンをシミュレートする -- から構築し、より洗練された振る舞いをもたらすために、いかにシンプルに構成および拡張できるかを示す。次に、合成生成されたELIZA会話のデータセット上でトランスフォーマーを訓練し、モデルが学習するメカニズムを調査する。分析は、モデルがより正確に位置ベースのコピー機構よりも誘導ヘッド機構を好んでおり、中間世代を使用して、ELIZAのメモリメカニズムのような繰り返しデータ構造をシミュレートする。
全体として、神経チャットボットと解釈可能なシンボリックメカニズムとの明示的な接続を描くことで、我々の結果は会話エージェントの機械的分析のための新しい設定を提供する。
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