multi-turn conversations | BriefGPT

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多轮强化学习从人类偏好反馈中学习
本研究通过发展新的强化学习方法，解决了基于喜好反馈的多轮对话中规划和多轮互动问题，通过实验证明该算法在教育对话环境中超越了基线模型，同时在含有明确奖励的环境中也能达到基于奖励强化学习模型的性能
PDFa month ago
AttentionStore：大型语言模型服务中多轮会话中的经济高效注意力重用
通过 AttentionStore，可以显著降低多轮对话中重复计算的开销，提高首个令牌的时间及预填充处理性能，减少端到端推理成本。
PDF3 months ago
MT-Eval: 大型语言模型的多轮能力评估基准
通过分析人类 - 大型语言模型对话，我们将互动模式分为回忆、扩展、细化和后续四种类型，构建多轮查询来评估多轮会话能力，结果显示大多数模型在多轮设置中性能下降，影响因素为相关内容距离和错误传播敏感性。
PDF5 months ago
具有 Pensieve 的有状态大语言模型服务
设计了一个用于多轮对话的优化系统 Pensieve，通过缓存先前处理的历史记录来避免重复处理，实现 1.51-1.95 倍的吞吐量提升和 60-75% 的延迟降低。
PDF7 months ago
LMRL Gym：基于语言模型的多轮强化学习基准
大型语言模型和强化学习的协作为创建目标导向代理提供了潜力，但需要稳定可靠的强化学习算法。本研究引入了 LMRL-Gym 评估多轮 RL 针对 LLMs 的基准，以及一个包含基本工具包的开源研究框架，用于开始进行多轮 RL 的离线值基和策略基
PDF7 months ago
Parrot: 通过学习提问增强多轮聊天模型
通过引入 Parrot，一种具有高可扩展性的解决方案，我们在多轮对话中自动生成高质量的指导语料，并利用这些语料来提高聊天模型在多轮对话中的效果。
PDF9 months ago
C5: 为 ChatGPT 实现更好的对话理解与上下文连贯性
ChatGPT 提出了一种交互式对话可视化系统 C5，它包括全局视图、主题视图和上下文相关的问答视图，通过使用 GitLog 图形来表示对话结构，并使用知识图谱的结构来显示问题与答案节点以及它们之间的关系，从而解决了多轮对话场景中用户理解对
PDFa year ago
5IDER: 统一查询重写，用于引导，意图延续，语篇失连，实体延续和修复
本文提出了一种非自回归查询重写体系结构，可以处理多轮会话中的转向、意图携带、语言不流畅、实体携带和修复等五种任务，同时具有较高的性能优势。
PDFa year ago
SMILE: 通过 ChatGPT 实现单次转多次包容性语言拓展，提供精神健康支持
本研究介绍了 SMILE 方法，借助 ChatGPT 进行包容性语言扩展，将公共单轮对话扩展为多轮对话，以帮助解决心理健康支持中的大规模真实多轮对话数据获取难题，并使用 SMILECHAT 收集的语料库开发了更有效的对话系统。
PDFa year ago
ACL学习检索有吸引力的后续查询
本文提出了一种基于检索的系统和相关数据集，用于预测用户可能有的下一个问题，可以主动地帮助用户进行知识探索，引导用户进行更有意义的对话。该检索系统是在一个包含 14000 多组信息获取对话的数据集上进行训练的，该数据集包含一个有效的后继问题和
PDFa year ago
利用任务导向对话系统导航连接的记忆
本文提出一种通过多轮互动对话进行个人媒体检索的方法，并利用一个基于任务的数据集 COMET 对其进行评估和基准测试。
PDF2 years ago
讲述你的故事：面向任务的对话式交互内容创作
通过构建基于任务的对话方式，我们提出了一种新颖的交互式工具来搜索、编译和编辑媒体集合中的蒙太奇，并在收集的数据集和基准测试中展示了多模式挑战的挑战性。
PDF2 years ago
EMNLP利用澄清问题构建和评估开放域对话语料库
研究旨在通过提出管道方法并基于多轮对话以及有效进行离线和在线步骤来评估澄清问题的质量，以收集和发布一个新的、聚焦于开放域单轮和多轮对话的数据集，并基准定位几个最先进的神经线路。
PDF3 years ago
面向目标的对话模型表现良好吗？系统评估的实证分析
本文介绍了针对多轮会话任务的目标导向对话系统，并开展了各种组件的评估研究，结果表明使用精细化监督训练的分段式对话系统比使用端到端模型训练的系统表现更好，且单轮评估结果并不总能反映对话系统整体表现，在早期开发阶段，使用模拟评估仍然是代价更小的
PDF4 years ago
KdConv：一个面向多轮知识驱动对话的中文多领域对话数据集
本文提出了一个中文多领域知识驱动会话数据集，该数据集将多轮会话的话题与知识图谱相匹配。我们的语料库包含三个领域（电影，音乐和旅游）的 4.5K 个会话，86K 个话语，平均轮数为 19.0。我们提供了多个基准模型来促进基于该语料库的后续研究
PDF4 years ago
ACL使用分层潜变量建模多轮对话中的语义关系
本文介绍了使用 Conversational Semantic Relationship RNN 模型解决多轮对话中相关性和差异性的挑战，模型包含三个层级：言语层面、对话层面和发言层面，能够识别全局背景和主题信息，并提高了响应的连贯性和多样
PDF5 years ago
ACL使用显式对话目标的人机积极对话
本研究旨在构建一种自然对话体验的人机对话系统，并通过新数据集 DuConv 的实验，证明了在知识图谱的帮助下以对话为导向的规划可生成更丰富的多轮对话。
PDF5 years ago
ACL透过复合评估演变对话策略：更多地了解彼此
本文提出了一种新的 “生成 - 评估” 框架，通过对话策略和强化学习来控制知识选择，从而进行基于知识的多轮对话，最终在信息量和连贯性方面取得了显著的优势。
PDF5 years ago
一种混合检索生成神经对话模型
本文提出了一种混合神经对话模型，其结合了检索和生成方法的优点，并经实验证明其在 Twitter 和 Foursquare 数据上优于检索方法和生成方法（包括最近提出的基于知识的神经对话模型），这将为构建对话系统提供新的思路。
PDF5 years ago
第二次对话智能挑战赛（ConvAI2）
本文介绍了 ConvAI2 NeurIPS 竞赛的设置和结果，表明预训练 Transformer 变体是当前最佳的聊天机器人模型，但为了提高系统在与人类进行多轮会话的性能，未来的系统必须超越单词单一度量标准（如困惑度）来对话序列进行度量 —
PDF5 years ago