意図を意識した対話をLLMで生成する
会話システムの意図予測のために、LLMを使って膨大なデータセットを作成すること。
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目次
人々が情報を求めるとき、彼らの目標を理解することが役立つ回答を提供するための鍵だよ。このタスクは「意図予測」と呼ばれていて、ユーザーの意図がラベル付けされた会話がたくさん必要だから、ちょっと難しいんだ。これらの意図にラベルを付けるのにはかなりの時間とリソースがかかるよ。大規模言語モデル（LLMs）は新しいデータを生成できるけど、意図を明確に示す対話を作成する目的で使われることはあまり探求されていないんだ。
この記事では、LLMsを使って、広範囲な情報探求対話を生成する方法に焦点を当てていて、手動ラベル付けをあまり必要としないんだ。SOLIDという方法を紹介するよ。これは自己シーディングとマルチインテントアプローチを使って対話を作成するんだ。自己シーディングは、モデルが自分の知識を使って初期の会話の種を生成することを指すよ。マルチインテントの仕組みによって、モデルは同時に複数のアイデアを反映する応答を作成できるんだ。
意図予測の重要性
意図予測は、ユーザーが何を達成しようとしているのかを理解することで、より良い回答につながるから、対話システムでは重要なんだ。これは、会話中にユーザーが発言する各ステートメントの背後にある目的を特定することを目指すよ。たとえば、「アルバート・アインシュタインについて教えてくれる？」と聞くユーザーは、彼に関する情報を求めているかもしれないね。複数の意図を特定することは、適切な応答を見つけたり、ユーザーの満足度を評価したりするのに役立つよ。
でも、意図予測の方法をトレーニングするには、多くの人間にラベル付けされたデータが必要なんだ。既存のユーザーの意図に関するデータセットは、ラベル付けにかかるコストや労力のせいで限られているよ。実際、2000以上の対話に意図をラベル付けするには、数千ドルかかることもあるんだ。
意図予測の課題
ユーザーの対話で意図を予測するにはいくつかの課題があるよ。一つの大きな障害は、トレーニングデータの質と量だね。人間が注釈したデータを必要とする方法は、コストや利用可能なデータセットの小ささのために苦労することが多いよ。最近の研究では、意図予測にLLMsに依存しようとする試みがあって、これらのモデルは大規模で人間が注釈したデータセットでのトレーニングなしでは意図を正確にラベル付けできないことが分かっているんだ。
もう一つの重要な課題は、対話を生成するプロセスにあるよ。LLMsは、論理的なシーケンスに従ったり、会話全体で一貫性を保ったりする応答を常に生成するわけじゃないんだ。これが、意図されたユーザーの目標を適切に反映しない、構造が悪い対話を生むことにつながることがあるよ。
最後に、外部リソースからデータを生成するとき、LLMsは与えられた情報に対する親しみがないと低品質な出力を提供することがあるんだ。生成された対話の質は重要で、質の悪い出力はこのデータでトレーニングされたモデルに悪影響を及ぼす可能性があるよ。
SOLIDの紹介
これらの課題に対処するために、私たちはSOLIDという方法を提案するよ。これは、自己シーディングとマルチインテント自己指示という二段階のプロセスを通じて、意図を考慮した情報探求対話を大規模に生成するために設計されているんだ。
自己シーディング
このプロセスでは、モデルはまず自分の知識を使って種となる対話を生成するよ。この種は、さらなる対話作成のプロンプトとして機能するんだ。モデルが理解する種から始めることで、高品質な会話が生成される確率が高くなるんだ。このアイデアは、後続の会話のターンの強固な基盤を作ることで、モデルが入力データに慣れるようにすることだよ。
マルチインテント自己指示
種が確立されたら、モデルは一つずつ会話のターンを生成するよ。この段階では、モデルは各ターンに関連する意図に基づいて、どのように応答するかを自動的に決定するんだ。広範な手動のプロンプティングが必要なくて、LLMは受け取った入力に基づいて応答を調整するんだ。
この方法では、1つのターンで複数の意図を表現する応答を生成することもできるよ。この柔軟性は、ユーザーがよく一度に複数の意図を表現する実際の会話では重要なんだ。
SOLID-RLの役割
SOLIDの効率をさらに高めるために、SOLID-RLを紹介するよ。このバージョンは、対話を一気に生成するためにトレーニングされているんだ、パズルのように一つずつ作るのではなくて。SOLID-RLのアプローチは、SOLIDによって生成されたデータに基づいていて、生成された対話の長さに基づいて出力の質を評価する新しいトレーニングメカニズムを使用しているよ。
長さに基づく品質評価
長さに基づく品質評価は、SOLID-RLのトレーニング中に低品質の生成された対話をフィルタリングする方法として機能するよ。各対話の推定された質に焦点を当てることで、モデルが時間の経過とともに高品質の出力を生成することを学べるようにするんだ。このアプローチは、質の悪い対話がトレーニングプロセスに与える悪影響を最小限に抑えることができるんだ。
大規模な合成データセットの作成
SOLIDとSOLID-RLを使用して、約30万の意図を考慮した対話を成功裏に生成したよ。このデータセットは既存のものを大幅に上回っていて、意図予測モデルのトレーニングに貴重なリソースを提供するんだ。
実験分析と結果
私たちは、意図予測モデルのトレーニングにおける私たちの方法の効果を評価するために、一連の実験を行ったよ。私たちの結果は、SOLIDとSOLID-RLによって生成された対話でトレーニングされたモデルが、従来の人間が注釈したデータセットでトレーニングされたモデルを上回ったことを示しているんだ。
パフォーマンス評価
異なるタイプのトレーニングデータでトレーニングされた意図予測モデルのパフォーマンスを比較したよ。私たちの結果は、SOLIDによって生成された合成データセットを使用すると、意図予測タスクでのパフォーマンスが向上することを示していて、私たちの革新的なアプローチが人間が注釈したデータに伴う制限を克服するのに役立つことを強調しているんだ。
サンプリング戦略
さらに、生成されたデータの効果を最大化するために、さまざまなサンプリング戦略を探求したよ。これは、意図予測モデルのための多様なトレーニングサンプルを確保するために、人間のデータと合成データの異なる組み合わせを含むよ。私たちの結果は、両方のタイプのデータの慎重な組み合わせが、これらのモデルをトレーニングする際に結果を大幅に改善することを示しているんだ。
結論
この記事では、意図を考慮した情報探求対話を生成するための革新的な方法、SOLIDとSOLID-RLを紹介しているよ。自己シーディングとマルチインテント自己指示の技術を使って、意図予測モデルのトレーニングを大幅に向上させる大規模な合成データセットを作成する方法を示したんだ。
これらの方法は、ラベル付けされたデータの制限や生成された出力の質の課題に対処していて、より良い対話システムへの道を開いているよ。私たちの発見は、LLMsの能力を活用することが、データ不足の問題に対してコスト効率の良い解決策を提供しながら、効果的なユーザーインタラクションモデルに必要な質を維持できることを示唆しているんだ。
将来的には、生成の質を改善するためのより微妙な方法や、これらの方法が異なる会話コンテキストや言語に適応できるかを探求できると思うよ。それに、生成されたデータセットで生じる可能性のあるバイアスに対処することも、対話システムで倫理的で公正な結果を保証するためには重要なんだ。
情報探求対話の意図予測のトレーニングプロセスを強化することに焦点を当てて、SOLIDとSOLID-RLがユーザーのニーズにもっとよく応えられる、より知的で反応的なシステムにつながると信じているんだ。
タイトル: Self-seeding and Multi-intent Self-instructing LLMs for Generating Intent-aware Information-Seeking dialogs
概要: Identifying user intents in information-seeking dialogs is crucial for a system to meet user's information needs. Intent prediction (IP) is challenging and demands sufficient dialogs with human-labeled intents for training. However, manually annotating intents is resource-intensive. While large language models (LLMs) have been shown to be effective in generating synthetic data, there is no study on using LLMs to generate intent-aware information-seeking dialogs. In this paper, we focus on leveraging LLMs for zero-shot generation of large-scale, open-domain, and intent-aware information-seeking dialogs. We propose SOLID, which has novel self-seeding and multi-intent self-instructing schemes. The former improves the generation quality by using the LLM's own knowledge scope to initiate dialog generation; the latter prompts the LLM to generate utterances sequentially, and mitigates the need for manual prompt design by asking the LLM to autonomously adapt its prompt instruction when generating complex multi-intent utterances. Furthermore, we propose SOLID-RL, which is further trained to generate a dialog in one step on the data generated by SOLID. We propose a length-based quality estimation mechanism to assign varying weights to SOLID-generated dialogs based on their quality during the training process of SOLID-RL. We use SOLID and SOLID-RL to generate more than 300k intent-aware dialogs, surpassing the size of existing datasets. Experiments show that IP methods trained on dialogs generated by SOLID and SOLID-RL achieve better IP quality than ones trained on human-generated dialogs.
著者: Arian Askari, Roxana Petcu, Chuan Meng, Mohammad Aliannejadi, Amin Abolghasemi, Evangelos Kanoulas, Suzan Verberne
最終更新: 2024-02-18 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2402.11633
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2402.11633
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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