論文の概要: ICPO: Illocution-Calibrated Policy Optimization for Multi-Turn Conversation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.15330v1
• Date: Tue, 20 Jan 2026 04:39:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-23 21:37:20.353428
• Title: ICPO: Illocution-Calibrated Policy Optimization for Multi-Turn Conversation
• Title（参考訳）: ICPO: Illocution-Calibrated Policy Optimization for Multi-Turn Conversation
• Authors: Zhebo Wang, Xiaohu Mu, Zijie Zhou, Mohan Li, Wenpeng Xing, Dezhang Kong, Meng Han,
• Abstract要約: マルチターン会話におけるLarge Language Models (LLM) は、しばしば会話中に失われる現象に悩まされる。 Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR)のような標準のポストトレーニング技術がこの問題を悪化させることに気付きました。 Illocution-Calibrated Policy Optimization (ICPO) を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.69212076688903
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) in multi-turn conversations often suffer from a ``lost-in-conversation'' phenomenon, where they struggle to recover from early incorrect assumptions, particularly when users provide ambiguous initial instructions. We find that standard post-training techniques like Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR) exacerbate this issue by rewarding confident, direct answers, thereby inducing overconfidence and discouraging the model from seeking clarification. To address this, we propose Illocution-Calibrated Policy Optimization (ICPO), a novel training framework that sensitizes the model to instruction ambiguity. ICPO augments the training corpus with underspecified prompts and conditions the reward signal on the user's illocutionary intent, rewarding the model for expressing uncertainty or asking for clarification when faced with ambiguity. Experiments demonstrate that ICPO fosters appropriate humility, yielding a substantial average improvement of 75\% in multi-turn conversation, while preserving robust performance on single-turn benchmarks. Our work presents a practical path toward more robust and collaborative conversational AI that can better navigate the nuances of human interaction.
• Abstract（参考訳）: マルチターン会話におけるLarge Language Model (LLM) はしばしば 'lost-in-conversation' 現象に悩まされる。 RLVR(Reinforcement Learning with Verifiable Rewards)のような標準的なポストトレーニング技術は、自信と直接的な回答を報い、自信過剰を誘発し、モデルの明確化を阻止することで、この問題を悪化させる。 そこで本研究では,そのモデルにあいまいさを指示する新たなトレーニングフレームワークであるIllocution-Calibrated Policy Optimization (ICPO)を提案する。 ICPOは、未特定のプロンプトでトレーニングコーパスを強化し、不確実性を表現したり、あいまいさに直面したときに明確化を求めるモデルに報酬を与える。 実験の結果、ICPOは適切な謙虚さを育み、マルチターンでの会話では75倍の実質的な平均改善を実現し、シングルターンベンチマークでは堅牢なパフォーマンスを維持した。 私たちの研究は、人間のインタラクションのニュアンスをよりうまくナビゲートできる、より堅牢で協調的な会話型AIへの実践的な道を示す。

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