論文の概要: Do Large Language Models with Reasoning and Acting Meet the Needs of Task-Oriented Dialogue?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01262v1
• Date: Mon, 02 Dec 2024 08:30:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:49:35.027961
• Title: Do Large Language Models with Reasoning and Acting Meet the Needs of Task-Oriented Dialogue?
• Title（参考訳）: 推論と行動を伴う大規模言語モデルにはタスク指向対話の必要性が伴うか?
• Authors: Michelle Elizabeth, Morgan Veyret, Miguel Couceiro, Ondrej Dusek, Lina M. Rojas-Barahona,
• Abstract要約: タスク指向対話(TOD)を行う大規模言語モデル(LLM)のガイドにReAct戦略を適用した。 ReAct-LLMは、シミュレーションにおける最先端のアプローチを過小評価しているように見えるが、人間による評価は、手作りシステムよりも高いユーザ満足度を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.464799846640625
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) gained immense popularity due to their impressive capabilities in unstructured conversations. However, they underperform compared to previous approaches in task-oriented dialogue (TOD), wherein reasoning and accessing external information are crucial. Empowering LLMs with advanced prompting strategies such as reasoning and acting (ReAct) has shown promise in solving complex tasks traditionally requiring reinforcement learning. In this work, we apply the ReAct strategy to guide LLMs performing TOD. We evaluate ReAct-based LLMs (ReAct-LLMs) both in simulation and with real users. While ReAct-LLMs seem to underperform state-of-the-art approaches in simulation, human evaluation indicates higher user satisfaction rate compared to handcrafted systems despite having a lower success rate.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、構造化されていない会話における印象的な能力のために大きな人気を得た。 しかし,従来のタスク指向対話(TOD)と比較して,外部情報への推論やアクセスが重要である。 推論や行動(ReAct)といった先進的な促進戦略を取り入れたLLMの活用は、伝統的に強化学習を必要とする複雑なタスクの解決において有望であることを示す。 本研究では,TOD を行う LLM の誘導に ReAct 戦略を適用した。 我々はReAct-LLM(ReAct-LLM)をシミュレーションと実ユーザの両方で評価する。 ReAct-LLMは、シミュレーションにおいて最先端のアプローチよりも優れているように見えるが、人間による評価は、成功率が低いにもかかわらず、手作りシステムよりも高いユーザ満足度を示す。

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