論文の概要: LLM-based Frameworks for API Argument Filling in Task-Oriented Conversational Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12016v1
• Date: Thu, 27 Jun 2024 06:54:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 11:20:27.770861
• Title: LLM-based Frameworks for API Argument Filling in Task-Oriented Conversational Systems
• Title（参考訳）: タスク指向会話システムにおけるAPI引数充足のためのLLMフレームワーク
• Authors: Jisoo Mok, Mohammad Kachuee, Shuyang Dai, Shayan Ray, Tara Taghavi, Sungroh Yoon,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLMs) のAPI引数充足問題への適用について検討する。 提案手法と組み合わせることで, LLMの引数充足性能が顕著に向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.54340884416936
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Task-orientated conversational agents interact with users and assist them via leveraging external APIs. A typical task-oriented conversational system can be broken down into three phases: external API selection, argument filling, and response generation. The focus of our work is the task of argument filling, which is in charge of accurately providing arguments required by the selected API. Upon comprehending the dialogue history and the pre-defined API schema, the argument filling task is expected to provide the external API with the necessary information to generate a desirable agent action. In this paper, we study the application of Large Language Models (LLMs) for the problem of API argument filling task. Our initial investigation reveals that LLMs require an additional grounding process to successfully perform argument filling, inspiring us to design training and prompting frameworks to ground their responses. Our experimental results demonstrate that when paired with proposed techniques, the argument filling performance of LLMs noticeably improves, paving a new way toward building an automated argument filling framework.
• Abstract（参考訳）: タスク指向の会話エージェントは、ユーザと対話し、外部APIを活用することでそれらを支援する。 典型的なタスク指向の会話システムは、外部APIの選択、引数の充足、応答生成の3つのフェーズに分けられる。 私たちの仕事の焦点は引数フィリングのタスクであり、選択したAPIが要求する引数を正確に提供します。 対話履歴と事前に定義されたAPIスキーマを解釈すると、引数フィリングタスクは、望ましいエージェントアクションを生成するために必要な情報を外部APIに提供することが期待される。 本稿では,Large Language Models (LLMs) のAPI引数充足問題への適用について検討する。 最初の調査では、LLMは引数フィリングをうまく実行し、トレーニングを設計し、フレームワークが応答を基盤にするように促すために、さらなる基盤プロセスが必要です。 提案手法と組み合わせることで, LLMの引数充足性能が顕著に向上し, 自動引数充足フレームワークの構築に向けた新たな手法が確立された。

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