Jun, 2024

DialSim：一个用于评估对话代理的长期对话理解能力的实时模拟器

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TL;DR通过引入实时对话模拟器 DialSim，可以对最新的对话代理进行评估并分析它们的局限性，为未来的对话人工智能领域的改进提供有价值的见解。
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发现论文，激发创造
  • 使用大型语言模型进行任务导向对话评估的用户模拟

    为了推动自动化任务导向对话系统的评估，本研究提出了一种基于预训练语言模型的新型用户模拟器，并通过上下文学习来生成具有鲁棒性和语言多样性的输出，以模拟人类对话行为。通过与现有对话系统交互，并收集人机交互数据集，验证了该用户模拟器在单一意图对话目标方面的表现与人类相似。

    Sep, 2023

  • DuetSim: 使用双大型语言模型构建面向任务对话的用户模拟器

    DuetSim 是一个利用大型语言模型的创新框架，通过采用两个语言模型来生成任务导向的对话，既增加了回答的多样性又提高了准确性，通过在 MultiWOZ 数据集上的实验证实了其效果。

    May, 2024

  • BotSIM：商务任务导向对话系统的端到端机器人仿真框架

    BotSIM 是一种数据高效的端到端 Bot 模拟工具包，用于商业文本任务导向对话系统，其包括生成器、基于议程的对话用户模拟器和修复程序，加速端到端 Bot 评估和迭代过程。

    Nov, 2022

  • 针对任务导向对话系统的上下文学习用户模拟器

    本研究提出了一种基于大型语言模型的用户模拟方法来优化面向任务的对话系统，这种方法通过在用户目标和有限对话示例的基础上产生多样化的话语来消除手工规则定义或广泛注释数据的需要，并对用户模拟器和对话系统之间的相互作用进行了误差分析，提供了改进的有价值见解。

    Jun, 2023

  • 将实时互动会话建模为定时记录的转录

    使用预训练的纯文本语言模型，通过建模定时记录的转录文本并使用因果拒绝采样进行解码，我们提出了一种简单但通用的方法来模拟实时互动对话。我们通过两个案例研究（即即时通讯对话和口语交流）展示了该方法的潜力，这些案例研究需要分别以约 30 tok/s 和 20 tok/s 的速率生成文本以保持实时互动。这些功能可以使用相对较少的数据添加到语言模型中，并在商品硬件上运行。

    May, 2024

  • 再次问候！基于 LLM 的个性化长期对话代理

    开放域对话系统的关键是提供长期陪伴和个性化互动，长期对话代理 (LD-Agent) 模型可以通过事件概括和个性化管理模块，增强自动化认知和问题解决能力。

    Jun, 2024

  • SimsChat：一个可定制的角色扮演代理

    大型语言模型（LLMs）能够理解人类指令并生成高质量的文本，使它们能够模拟人类行为并超越简单的复制。本研究介绍了可定制的对话代理框架，利用 LLMs 模拟真实世界中可以根据用户偏好自由定制的角色。提出了 SimsConv 数据集和 SimsChat 对话代理，模拟不同情景下角色的生活经历和特定情感的专题交互。实验证明该框架取得了令人满意的性能，并为未来构建更好的人类模拟提供了有益的指导。

    Jun, 2024

  • 基于大语言模型的对话式生成自动驾驶仿真场景

    本文描述了一个支持扩展多模态交互的系统，通过使用大型语言模型 (LLMs) 将用户的英语语句映射到领域特定的代码，我们探索了 LLMs 在上下文敏感性方面捕捉演算发言者意图的程度。

    Oct, 2023

  • 基于可靠 LLM 的任务导向对话系统用户模拟器

    DAUS 是一种基于大型语言模型的领域感知用户模拟器，通过在真实的面向任务对话示例上进行微调，显著提高用户目标的实现，并有效减少模拟器回应中的不一致性来源。

    Feb, 2024

  • AgentSims：用于大型语言模型评估的开放源码沙盒

    使用 AgentSims 构建任务评估方法，解决现有评估方法的局限性，并提供易于使用的基础设施，供研究人员测试大语言模型的能力。

    Aug, 2023