让机器像人一样自由的对话,对话机器人必然要具备连续对话的能力,即多轮对话,多轮对话不用多讲,那么什么是多轮对话状态跟踪呢(DST, dialogue state tracker | belief traker)? 在会话的每一步需要去预测用户的目标,然后会话策略给于用户正确的用响应,但用户目标是一个不可观测的隐状态,所以需要通过观测用户历史utt...
基于LLM的多轮对话跟单轮对话的训练的本质都是预测next token,主要的区别在于数据集构建和训练时Label的定义,以及inference时候对多轮生成input_id的策略。 1. 数据集构建 单轮对话的数据集的每个样本只需要包含一个用户输入和一个模型回答。 多轮对话的数据集中,可以有不同的数据格式来包含历史对话。例如,alpaca中...
大语言模型中的多轮对话是指两个或多个人通过多次交流来达成共识或完成某项任务的过程。在自然语言处理领域,多轮对话被广泛应用于聊天机器人、智能客服、虚拟助手等场景中,以提高人机交互的流畅性和用户体验。 多轮对话技术相对于单轮对话,需要考虑上下文信息、用户输入和模型输出的更复杂交互,需要模型具备更高的上下文...
因为用户的需求可以比较复杂,可能需要分多轮进行陈述,用户也可能在对话过程中不断修改或完善自己的需求。此外,当用户的陈述的需求不够具体或明确的时候,机器也可以通过询问、澄清或确认来帮助用户找到满意的结果。因此,任务驱动的多轮对话不是一个简单的自然语言理解加信息检索的过程,而是一个决策过程,需要机器在对话过...
你先我后，或者我先你后。结束对话，我们是对话，不是老师的讲课，一个讲一个听。而是都有表达的机会，讲话面前人人平等。我们的讲话，从开始到结束，都是轮流的，轮流开始，轮流结束。
对话是由一系列的“轮”构成的,也就是每个说话人的一次发言。对于系统来说,重要的是endpointing/endpoint detection, 也就是说判断对方何时终止这轮对话,自己要适时地给予回应,完成turn-taking。当考虑到多人对话时,turn-taking的问题会变得更为复杂,因为不仅涉及到when, 更有who。对话分析(Conversation Analysis, CA...
轮流对话刚开始可以从最简单的对话开始，然后再逐步增加对话的难度。比如，简单的对话：妈妈：宝贝，这是什么？孩子：苹果 妈妈：对，是苹果。这个苹果是什么颜色呢？孩子：红色 简单对话适合小月龄的孩子。随着孩子语言的丰富，这时父母要多和孩子进行开放式对话。什么是开放式对话呢？就是在对话过程中，孩子的回答不...
任务型对话主要指为满足用户某一目标需求而产生的多轮对话,面向垂直领域,帮助用户完成预定任务或动作, 例如预定机票、查询公积金等。当前任务型对话领域的研究缺乏面向真实人机对话系统的评测数据集,并且大多数研究工作在在封闭世界的假设下开展,在实际应用中并不成立。针对这两个问题,我们从更真实的数据集,和Out-of-...
但时代已经开始变了,通过 Function Call, 我们只需要在发送给 GPT 请求时加一个functions的参数,告知 AI 可以调用的外部方法有什么,然后 AI 就能够自动分析问题的上下文,并通过多轮对话来收集必要的调用参数,最后拼合返回调用方法的 JSON。 这对于开发者来说已经友好到极致了,研发成本大大降低,但效果又大大提升。