論文の概要: DEMO: Reframing Dialogue Interaction with Fine-grained Element Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04905v1
- Date: Fri, 06 Dec 2024 10:01:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-09 15:58:01.892695
- Title: DEMO: Reframing Dialogue Interaction with Fine-grained Element Modeling
- Title（参考訳）: DEMO: きめ細かい要素モデリングによるリフレーミング対話インタラクション
- Authors: Minzheng Wang, Xinghua Zhang, Kun Chen, Nan Xu, Haiyang Yu, Fei Huang, Wenji Mao, Yongbin Li,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、対話を人間と機械の相互作用の中心的なモードの一つにした。
本稿では,包括的対話モデリングと評価のために設計された新しいベンチマークである$textbfDEMO$を提案する。
模倣学習にインスパイアされたエージェントは,DEMOベンチマークに基づいて対話要素をモデル化する能力を有する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.08187964426823
- License:
- Abstract: Large language models (LLMs) have made dialogue one of the central modes of human-machine interaction, leading to the accumulation of vast amounts of conversation logs and increasing demand for dialogue generation. A conversational life-cycle spans from the Prelude through the Interlocution to the Epilogue, encompassing various elements. Despite the existence of numerous dialogue-related studies, there is a lack of benchmarks that encompass comprehensive dialogue elements, hindering precise modeling and systematic evaluation. To bridge this gap, we introduce an innovative research task $\textbf{D}$ialogue $\textbf{E}$lement $\textbf{MO}$deling, including $\textit{Element Awareness}$ and $\textit{Dialogue Agent Interaction}$, and propose a novel benchmark, $\textbf{DEMO}$, designed for a comprehensive dialogue modeling and assessment. Inspired by imitation learning, we further build the agent which possesses the adept ability to model dialogue elements based on the DEMO benchmark. Extensive experiments indicate that existing LLMs still exhibit considerable potential for enhancement, and our DEMO agent has superior performance in both in-domain and out-of-domain tasks.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、対話を人間と機械の相互作用の中心的なモードの一つにし、大量の会話ログが蓄積され、対話生成の需要が増大する。
会話のライフサイクルは、プレルードからインターロカティオンを経てエピローグへと広がり、様々な要素を含んでいる。
多くの対話関連研究が存在するにもかかわらず、包括的な対話要素を含むベンチマークが欠如しており、正確なモデリングや体系的な評価を妨げている。
このギャップを埋めるために、$\textbf{D}$ialogue $\textbf{E}$lement $\textbf{MO}$deling($\textit{Element Awareness}$および$\textit{Dialogue Agent Interaction}$を含む)という革新的な研究タスクを導入し、包括的な対話モデリングと評価のために設計された新しいベンチマークである$\textbf{DEMO}$を提案する。
模倣学習に触発されて,DEMOベンチマークに基づいて対話要素をモデル化する能力を持つエージェントをさらに構築する。
大規模な実験により,既存のLLMは拡張の可能性を秘めており,DECエージェントはドメイン内タスクとドメイン外タスクの両方において優れた性能を示した。
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