論文の概要: SDPO: Segment-Level Direct Preference Optimization for Social Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01821v1
• Date: Fri, 03 Jan 2025 14:09:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-06 15:12:30.024436
• Title: SDPO: Segment-Level Direct Preference Optimization for Social Agents
• Title（参考訳）: SDPO: ソーシャルエージェントのセグメントレベル直接選好最適化
• Authors: Aobo Kong, Wentao Ma, Shiwan Zhao, Yongbin Li, Yuchuan Wu, Ke Wang, Xiaoqian Liu, Qicheng Li, Yong Qin, Fei Huang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)を利用した社会エージェントは、人間の社会的振る舞いをシミュレートできるが、複雑な目標指向の社会対話を扱うには不十分である。 トレーニングノイズを最小限に抑えつつ,マルチターンエージェントの動作を最適化するために,Segment-Level Direct Preference Optimization (SDPO)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.970902914217156
• License:
• Abstract: Social agents powered by large language models (LLMs) can simulate human social behaviors but fall short in handling complex goal-oriented social dialogues. Direct Preference Optimization (DPO) has proven effective in aligning LLM behavior with human preferences across a variety of agent tasks. Existing DPO-based approaches for multi-turn interactions are divided into turn-level and session-level methods. The turn-level method is overly fine-grained, focusing exclusively on individual turns, while session-level methods are too coarse-grained, often introducing training noise. To address these limitations, we propose Segment-Level Direct Preference Optimization (SDPO), which focuses on specific key segments within interactions to optimize multi-turn agent behavior while minimizing training noise. Evaluations on the SOTOPIA benchmark demonstrate that SDPO-tuned agents consistently outperform both existing DPO-based methods and proprietary LLMs like GPT-4o, underscoring SDPO's potential to advance the social intelligence of LLM-based agents. We release our code and data at https://github.com/AlibabaResearch/DAMO-ConvAI/tree/main/SDPO.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)を利用した社会エージェントは、人間の社会的振る舞いをシミュレートできるが、複雑な目標指向の社会対話を扱うには不十分である。 直接選好最適化(DPO)は、様々なエージェントタスクにおいて、LLMの振る舞いと人間の選好を整合させるのに有効であることが証明されている。 既存のDPOに基づくマルチターンインタラクションのアプローチはターンレベルとセッションレベルに分割される。 ターンレベルの手法は極端にきめ細かな粒度であり、個々のターンにのみ焦点をあてるが、セッションレベルの手法は粗い粒度であり、しばしばトレーニングノイズを発生させる。 これらの制約に対処するため,Segment-Level Direct Preference Optimization (SDPO)を提案する。 SOTOPIAベンチマークの評価によると、SDPOを調整したエージェントは、既存のDPOベースのメソッドとGPT-4oのようなプロプライエタリなLCMの両方を一貫して上回り、SDPOがLSMベースのエージェントの社会的知性を前進させる可能性を示している。 コードとデータはhttps://github.com/AlibabaResearch/DAMO-ConvAI/tree/main/SDPOで公開しています。

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