Реформулирование взаимодействия в диалоге с использованием тонкой элементной модели

С развитием больших языковых моделей (LLMs) диалог становится одним из центральных способов взаимодействия человека и машины. Это приводит к накоплению огромного количества логов разговоров и увеличению спроса на генерацию диалогов. Жизненный цикл диалога охватывает три основных этапа: прелюдия, интерлокутия и эпилог, каждый из которых включает в себя различные элементы. Несмотря на существование множества исследований, связанных с диалогами, в настоящее время отсутствуют стандартные наборы данных, которые бы охватывали все аспекты диалоговых элементов, что затрудняет точное моделирование и систематическую оценку. Для устранения этого пробела была предложена новая исследовательская задача — моделирование диалоговых элементов, включая осознание элементов и взаимодействие агентов диалога.

Цели исследования

Целью данного исследования является создание нового бенчмарка под названием DEMO, который предназначен для комплексного моделирования и оценки диалогов. Вдохновленные методом имитационного обучения, мы также разработали агента DEMO, обладающего способностью моделировать элементы диалога. Эксперименты показали, что существующие LLM все еще имеют значительный потенциал для улучшения, а наш агент DEMO демонстрирует превосходные результаты как в задачах внутри домена, так и за его пределами.

Моделирование диалоговых элементов

Система диалоговых элементов

Диалог ведется с целью достижения определенной цели, основываясь на глубоком понимании его основных элементов. Участники стратегически движутся к своим целям, взаимодействуя с окружающей средой и создавая контент с ясным намерением. Жизненный цикл диалога охватывает три этапа: прелюдия, интерлокутия и эпилог. На этапе прелюдии акцент делается на мотивации и необходимых элементах диалога, таких как фон участников, время и место, тема, а также цели обеих сторон. В интерлокутии внимание уделяется внутренним элементам каждого ответа, таким как намерения участников, их текущие эмоции и стратегии, применяемые в диалоге. Эпилог включает в себя подведение итогов всего диалога, оценку выполнения целей обеих сторон и анализ потока информации на протяжении всего разговора.

Задача моделирования диалоговых элементов

Задача моделирования диалоговых элементов фокусируется на двух основных аспектах: осознании элементов и взаимодействии агентов диалога.

1. Осознание элементов: Эта задача включает в себя обратное проектирование для декомпозиции элементов диалога и их анализа на уровне высказываний. Она состоит из четырех подзадач:

   • Распознавание целей: Определение поведенческих мотиваций участников.
   • Моделирование персонажей: Конструирование персональных характеристик участников на основе их взаимодействия.
   • Реконструкция сцены: Обобщение элементов сцены, таких как тема диалога и отношения между участниками.
   • Извлечение высказываний: Извлечение скрытой информации из каждого ответа.

2. Взаимодействие агентов диалога: Эта задача охватывает взаимодействие двух участников в диалоге, направленное на достижение целей. Взаимодействие можно рассматривать как игру с неполной информацией, где каждый участник делает выбор на основе истории взаимодействия и текущего состояния.

Бенчмарк DEMO

Обзор

Бенчмарк DEMO был разработан для оценки возможностей моделирования диалоговых элементов LLM. Он включает в себя как китайский, так и английский языки. Для оценки осознания элементов в бенчмарке представлено 4000 образцов, охватывающих 23 различных элемента диалога. Каждая из задач включает 1000 тестовых образцов. В части взаимодействия агентов диалога DEMO предоставляет 1000 эпизодов, охватывающих широкий спектр типов взаимодействий, таких как убеждение, аргументация и эмпатия.

Конструкция бенчмарка

Процесс создания бенчмарка включает в себя несколько этапов:

1. Дистилляция целей и сцен: Сначала необходимо извлечь цели и контексты из существующих диалогов, чтобы сформировать основу для дальнейшего анализа.
2. Проектирование персонажей: Создание разнообразных персонажей с учетом множества атрибутов, таких как пол, возраст и личностные черты.
3. Оценка конфликтов: Проверка целостности и согласованности собранных данных.
4. Генерация диалогов: Создание интерлокутии и эпилога на основе заданных целей и сцен.
5. Контроль качества: Тщательная проверка данных для обеспечения их точности и согласованности.

Обучение агента DEMO

Агент DEMO был разработан на основе принципов имитационного обучения, что позволяет ему эффективно обучаться на основе взаимодействия с экспертными моделями. Метод имитационного обучения включает в себя извлечение и дистилляцию экспертных политик из высококачественных данных. В контексте моделирования диалоговых элементов этот метод позволяет агенту учитывать как односторонние, так и многослойные взаимодействия.

Оценка производительности

Мы провели обширные эксперименты с использованием десяти современных LLM, включая как закрытые, так и открытые модели. Результаты показали, что агент DEMO демонстрирует выдающиеся результаты в задачах моделирования диалоговых элементов, превосходя многие существующие модели.

Выводы и перспективы

Работа по моделированию диалоговых элементов и созданию бенчмарка DEMO представляет собой важный шаг вперед в области взаимодействия человека и машины. Мы продемонстрировали, что LLM могут быть улучшены с помощью комплексного подхода к моделированию диалогов, учитывающего различные элементы взаимодействия. В будущем мы планируем расширить возможности агента DEMO, интегрируя более сложные модели и стратегии, чтобы еще больше улучшить его способности в области диалогового взаимодействия.

Таким образом, данное исследование открывает новые горизонты для разработки более сложных и адаптивных систем взаимодействия, способных не только вести диалог, но и понимать контекст, эмоции и намерения участников.