Grounding Gaps in Language Model Generations
作者: Omar Shaikh, Kristina Gligorić, Ashna Khetan, Matthias Gerstgrasser, Diyi Yang, Dan Jurafsky
分类: cs.CL, cs.HC
发布日期: 2023-11-15 (更新: 2024-04-02)
备注: NAACL 2024; 18 pages, 2 figures
💡 一句话要点
提出对话行为度量以解决语言模型生成中的共识缺失问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 对话行为 语言模型 共识建立 人机交互 对话生成 机器学习 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有大型语言模型在生成对话时缺乏有效的共识建立，导致生成文本的理解度不足。
- 本文提出了一组对话行为及其度量标准，以量化语言模型在对话中尝试建立共识的能力。
- 实验结果显示，LLMs生成的对话行为显著少于人类，且训练偏好数据的使用会降低生成的对话行为数量。
📝 摘要（中文）
有效的对话需要参与者之间的共同理解，但这种共同理解并非自发产生。人类通过各种对话行为，如澄清和确认，来建立和识别共同基础。然而，目前尚不清楚大型语言模型（LLMs）生成的文本是否反映了人类的这种对话行为。为此，本文策划了一组对话行为，并提出相应的度量标准来量化尝试的对话行为。研究发现，与人类相比，LLMs生成的语言缺乏对话中的共识，往往假设存在共同基础。通过分析指令调优和偏好优化的作用，发现训练于当代偏好数据会减少生成的对话行为。整体上，强调了在人工智能与人类互动中进一步研究对话共识的必要性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型语言模型在对话生成中缺乏有效共识建立的问题。现有方法未能充分考虑人类在对话中使用的各种对话行为，导致生成的文本缺乏理解深度和互动性。
核心思路：论文通过策划一组对话行为，并提出相应的度量标准，来评估语言模型在对话中尝试建立共识的能力。这种设计旨在更好地模拟人类对话中的互动过程。
技术框架：整体架构包括对话行为的策划、度量标准的建立、以及对比实验的设计。主要模块包括数据集的选择、对话行为的标注和生成文本的分析。
关键创新：本文的主要创新在于引入了对话行为的度量标准，系统性地评估了LLMs在对话生成中的共识建立能力。这与现有方法的本质区别在于，前者关注生成文本的互动性而非单纯的语言流畅性。
关键设计：在实验中，采用了多种对话数据集进行模拟回合，设置了不同的训练参数，并使用了特定的损失函数来优化生成文本的对话行为表现。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，与人类对话相比，LLMs生成的对话行为显著减少，且在使用当代偏好数据进行训练时，生成的对话行为数量进一步降低。这一发现强调了在AI系统中增强对话共识的重要性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能客服、虚拟助手和人机交互系统等。通过提升语言模型的对话行为能力，可以改善用户体验，使得AI系统在与人类的互动中更具理解力和适应性，进而推动人机协作的有效性。
📄 摘要（原文）
Effective conversation requires common ground: a shared understanding between the participants. Common ground, however, does not emerge spontaneously in conversation. Speakers and listeners work together to both identify and construct a shared basis while avoiding misunderstanding. To accomplish grounding, humans rely on a range of dialogue acts, like clarification (What do you mean?) and acknowledgment (I understand.). However, it is unclear whether large language models (LLMs) generate text that reflects human grounding. To this end, we curate a set of grounding acts and propose corresponding metrics that quantify attempted grounding. We study whether LLM generations contain grounding acts, simulating turn-taking from several dialogue datasets and comparing results to humans. We find that -- compared to humans -- LLMs generate language with less conversational grounding, instead generating text that appears to simply presume common ground. To understand the roots of the identified grounding gap, we examine the role of instruction tuning and preference optimization, finding that training on contemporary preference data leads to a reduction in generated grounding acts. Altogether, we highlight the need for more research investigating conversational grounding in human-AI interaction.