Реформулирование взаимодействия в диалоге с использованием тонкой элементной модели

Большие языковые модели (LLM) сделали диалог одним из центральных способов взаимодействия человека и машины, что привело к накоплению огромного количества журналов бесед и увеличению спроса на генерацию диалога. Цикл жизни разговора охватывает Прелюдию, Интерлокацию и Эпилог, включая различные элементы. Несмотря на существование множества исследований, связанных с диалогом, отсутствуют эталоны, охватывающие всеобъемлющие элементы диалога, что затрудняет точное моделирование и систематическую оценку. Чтобы устранить этот разрыв, мы представляем инновационную исследовательскую задачу Моделирования Элементов Диалога, включая Осведомленность об Элементах и Взаимодействие Агентов Диалога, и предлагаем новый эталон DEMO, предназначенный для комплексного моделирования и оценки диалога. Вдохновленные обучением подражанию, мы также создаем агента, обладающего опытной способностью моделировать элементы диалога на основе эталона DEMO. Обширные эксперименты показывают, что существующие LLM все еще демонстрируют значительный потенциал для улучшения, и наш агент DEMO имеет высокую производительность как в доменных, так и в недоменных задачах.