論文の概要: Teaching Language Models To Gather Information Proactively

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21389v1
• Date: Mon, 28 Jul 2025 23:50:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:55.375819
• Title: Teaching Language Models To Gather Information Proactively
• Title（参考訳）: 情報収集のための言語モデルの構築
• Authors: Tenghao Huang, Sihao Chen, Muhao Chen, Jonathan May, Longqi Yang, Mengting Wan, Pei Zhou,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、ますます協力的なパートナーとして機能することが期待されている。 本研究では,アクティブな情報収集という新たなタスクパラダイムを導入する。 キー情報をマスキングする、部分的に特定された現実世界のタスクを生成するスケーラブルなフレームワークを設計する。 このセットアップの中核となるイノベーションは、真に新しい暗黙のユーザー情報を引き出す質問に報酬を与える、強化された微調整戦略です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.85419549904644
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are increasingly expected to function as collaborative partners, engaging in back-and-forth dialogue to solve complex, ambiguous problems. However, current LLMs often falter in real-world settings, defaulting to passive responses or narrow clarifications when faced with incomplete or under-specified prompts, falling short of proactively gathering the missing information that is crucial for high-quality solutions. In this work, we introduce a new task paradigm: proactive information gathering, where LLMs must identify gaps in the provided context and strategically elicit implicit user knowledge through targeted questions. To systematically study and train this capability, we design a scalable framework that generates partially specified, real-world tasks, masking key information and simulating authentic ambiguity. Within this setup, our core innovation is a reinforcement finetuning strategy that rewards questions that elicit genuinely new, implicit user information -- such as hidden domain expertise or fine-grained requirements -- that would otherwise remain unspoken. Experiments demonstrate that our trained Qwen-2.5-7B model significantly outperforms o3-mini by 18% on automatic evaluation metrics. More importantly, human evaluation reveals that clarification questions and final outlines generated by our model are favored by human annotators by 42% and 28% respectively. Together, these results highlight the value of proactive clarification in elevating LLMs from passive text generators to genuinely collaborative thought partners.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、複雑であいまいな問題を解決するために、バック・アンド・フォース・ダイアログに携わる共同パートナーとして機能することがますます期待されている。 しかし、現在のLLMは現実の環境では失敗することが多く、不完全なプロンプトや不完全なプロンプトに直面した場合、受動的応答や狭い明確化がデフォルトとなり、高品質のソリューションに不可欠な欠落情報を積極的に収集することができない。 そこで本研究では,LLMが提供されたコンテキストにおけるギャップを識別し,ターゲットとした質問を通じて暗黙のユーザ知識を戦略的に引き出す,プロアクティブ情報収集という,新たなタスクパラダイムを導入する。 この能力を体系的に研究し、訓練するために、部分的に特定された現実世界のタスクを生成し、鍵情報をマスキングし、真のあいまいさをシミュレートするスケーラブルなフレームワークを設計する。 このセットアップの中核となるイノベーションは、真に新しい暗黙のユーザー情報(隠されたドメインの専門知識やきめ細かな要件など)を引き出す質問に報いる、強化された微調整戦略です。 トレーニングしたQwen-2.5-7Bモデルは,自動評価指標において,o3-miniを18%上回った。 さらに,本モデルから得られた解答質問と最終概要が,それぞれ42%,28%のアノテータに好まれていることが明らかとなった。 これらの結果は、受動的テキストジェネレータから真に協調的な思考パートナーへのLLMの高揚化における積極的明確化の価値を強調した。

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