論文の概要: CollabLLM: From Passive Responders to Active Collaborators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00640v1
• Date: Sun, 02 Feb 2025 03:05:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:21:54.056761
• Title: CollabLLM: From Passive Responders to Active Collaborators
• Title（参考訳）: CollabLLM: レスポンダからアクティブコラボレータへ
• Authors: Shirley Wu, Michel Galley, Baolin Peng, Hao Cheng, Gavin Li, Yao Dou, Weixin Cai, James Zou, Jure Leskovec, Jianfeng Gao,
• Abstract要約: 大規模な言語モデルは、通常、次のターン報酬で訓練され、長期的な相互作用のために最適化する能力を制限する。 マルチターン・ヒューマン・LLMコラボレーションを強化する新奇で汎用的なトレーニングフレームワークであるCollabLLMを紹介する。 また、201人の審査員による大規模なユーザスタディを実施し、CollabLLMはユーザの満足度を17.6%向上し、ユーザ使用時間を10.4%削減します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 109.39122516993362
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models are typically trained with next-turn rewards, limiting their ability to optimize for long-term interaction. As a result, they often respond passively to ambiguous or open-ended user requests, failing to help users reach their ultimate intents and leading to inefficient conversations. To address these limitations, we introduce CollabLLM, a novel and general training framework that enhances multiturn human-LLM collaboration. Its key innovation is a collaborative simulation that estimates the long-term contribution of responses using Multiturn-aware Rewards. By reinforcement fine-tuning these rewards, CollabLLM goes beyond responding to user requests, and actively uncovers user intent and offers insightful suggestions-a key step towards more human-centered AI. We also devise a multiturn interaction benchmark with three challenging tasks such as document creation. CollabLLM significantly outperforms our baselines with averages of 18.5% higher task performance and 46.3% improved interactivity by LLM judges. Finally, we conduct a large user study with 201 judges, where CollabLLM increases user satisfaction by 17.6% and reduces user spent time by 10.4%.
• Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデルは、通常、次のターン報酬で訓練され、長期的な相互作用のために最適化する能力を制限する。 その結果、不明瞭でオープンなユーザリクエストに受動的に応答し、ユーザが究極の意図に到達するのを助けず、非効率な会話につながります。 これらの制約に対処するため,マルチターン人間とLLMの協調性を高める新奇で汎用的なトレーニングフレームワークであるCollabLLMを紹介した。 その重要な革新は、Multiturn-aware Rewardsを使って応答の長期的な寄与を見積もる協調シミュレーションである。 CollabLLMは、これらの報酬を微調整することで、ユーザーからの要望に答えるだけでなく、ユーザーの意図を積極的に明らかにし、洞察に富んだ提案を提供する。 また,文書作成などの3つの課題を伴うマルチターンインタラクションベンチマークも考案した。 CollabLLMは、平均18.5%のタスクパフォーマンスと46.3%の改善により、我々のベースラインを著しく上回る。 最後に、201人の審査員による大規模なユーザスタディを行い、CollabLLMはユーザの満足度を17.6%向上し、ユーザ使用時間を10.4%削減する。

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