論文の概要: DiverseDialogue: A Methodology for Designing Chatbots with Human-Like Diversity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00262v1
- Date: Fri, 30 Aug 2024 21:33:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-06 16:02:27.219923
- Title: DiverseDialogue: A Methodology for Designing Chatbots with Human-Like Diversity
- Title（参考訳）: ディバースダイアログ:人間に似た多様性を持つチャットボットの設計手法
- Authors: Xiaoyu Lin, Xinkai Yu, Ankit Aich, Salvatore Giorgi, Lyle Ungar,
- Abstract要約: また, GPT-4o miniは, 複数の言語的特徴にまたがって, 実際の人間と系統的に異なることを示す。
本研究では,実際の人的インタラクションから派生した特徴を取り入れたユーザシミュレーションのプロンプトを自動生成する手法を提案する。
本手法は,特定の言語的特徴を対象とするように最適化され,大幅な改善が見られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.388338680646657
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs), which simulate human users, are frequently employed to evaluate chatbots in applications such as tutoring and customer service. Effective evaluation necessitates a high degree of human-like diversity within these simulations. In this paper, we demonstrate that conversations generated by GPT-4o mini, when used as simulated human participants, systematically differ from those between actual humans across multiple linguistic features. These features include topic variation, lexical attributes, and both the average behavior and diversity (variance) of the language used. To address these discrepancies, we propose an approach that automatically generates prompts for user simulations by incorporating features derived from real human interactions, such as age, gender, emotional tone, and the topics discussed. We assess our approach using differential language analysis combined with deep linguistic inquiry. Our method of prompt optimization, tailored to target specific linguistic features, shows significant improvements. Specifically, it enhances the human-likeness of LLM chatbot conversations, increasing their linguistic diversity. On average, we observe a 54 percent reduction in the error of average features between human and LLM-generated conversations. This method of constructing chatbot sets with human-like diversity holds great potential for enhancing the evaluation process of user-facing bots.
- Abstract（参考訳）: ヒューマンユーザをシミュレートする大規模言語モデル(LLM)は、家庭教師やカスタマーサービスといったアプリケーションでチャットボットを評価するために頻繁に使用される。
効果的な評価は、これらのシミュレーションの中で高いレベルの人間的な多様性を必要とする。
本稿では, GPT-4o mini が生成した会話が, 人間の模擬参加者として使用する場合, 複数の言語的特徴をまたいだ実際の人間との会話と体系的に異なることを示す。
これらの特徴には、トピックのバリエーション、語彙的属性、および使用される言語の平均的な振る舞いと多様性(ばらつき)の両方が含まれる。
このような不一致に対処するために,年齢,性別,感情のトーン,議論される話題など,実際の人間関係から派生した特徴を取り入れ,ユーザシミュレーションのプロンプトを自動生成する手法を提案する。
ディファレンシャル言語分析と深い言語調査を併用したアプローチの評価を行った。
本手法は,特定の言語的特徴を対象とするように最適化され,大幅な改善が見られた。
具体的には、LLMチャットボット会話の人間的類似性を高め、言語的多様性を高める。
平均して、人間とLLMが生成する会話の平均的特徴の誤差が54%減少するのを観察する。
ヒトのような多様性を持つチャットボットセットを構築する手法は、ユーザ向けボットの評価プロセスを強化する大きな可能性を秘めている。
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