Plan-Grounded Large Language Models for Dual Goal Conversational Settings

📄 arXiv: 2402.01053v1 📥 PDF

作者: Diogo Glória-Silva, Rafael Ferreira, Diogo Tavares, David Semedo, João Magalhães

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-02-01

💡 一句话要点

提出基于计划的语言模型以解决双重目标对话问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 混合主动对话 计划引导 用户指令 安全保护 对话管理 意图识别

📋 核心要点

  1. 现有方法在双向指令流的对话中缺乏有效的计划引导能力，导致对话的灵活性和安全性不足。
  2. 本文提出的PlanLLM能够基于程序计划引导对话，并在用户行为变化时进行适应，提升了对话的有效性。
  3. 实验结果表明，PlanLLM在多个场景下相较于基线模型提升了2.1倍，且在未见领域中表现良好。

📝 摘要（中文）

训练大型语言模型（LLMs）以遵循用户指令已被证明可以使其流畅对话并与人类保持一致。然而，LLM如何在双向指令流的混合主动对话中引导计划基础的对话仍不完全清晰。本文探讨了在双重目标混合主动对话环境中，LLM不仅基于任意计划引导对话，还需满足程序计划和用户指令。我们提出了一种新型LLM，称为PlanLLM，能够基于程序计划进行对话，主动引导用户，并在必要时激活安全保护措施。实验结果显示，PlanLLM在受控环境和真实用户中表现优异，相较于强基线模型提升了2.1倍，并在未见领域中也展现了良好的泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在双向指令流的混合主动对话中缺乏有效计划引导的问题。现有方法在应对用户指令时往往无法灵活适应，导致对话效果不佳。

核心思路：论文提出的PlanLLM通过基于程序计划引导对话，能够主动适应用户的指令和行为变化，从而提升对话的灵活性和安全性。

技术框架：PlanLLM的整体架构包括对话管理模块、用户意图识别模块和安全保护模块。对话管理模块负责根据程序计划引导对话，用户意图识别模块分析用户指令，安全保护模块在必要时激活以确保对话安全。

关键创新：PlanLLM的主要创新在于其能够在双向指令流中主动引导对话，并在用户行为变化时进行适应，显著提升了对话的灵活性和安全性。与现有方法相比，PlanLLM在处理复杂对话场景时表现出更高的适应能力。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以平衡对话引导和用户指令的响应，同时引入了多层次的网络结构以增强模型的表达能力。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果显示，PlanLLM在多个受控环境和真实用户场景中表现优异，相较于强基线模型提升了2.1倍，且在未见领域中展现了良好的泛化能力，证明了其在复杂对话场景中的有效性。

🎯 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。通过提升对话的灵活性和安全性，PlanLLM能够为用户提供更为个性化和高效的服务，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Training Large Language Models (LLMs) to follow user instructions has been shown to supply the LLM with ample capacity to converse fluently while being aligned with humans. Yet, it is not completely clear how an LLM can lead a plan-grounded conversation in mixed-initiative settings where instructions flow in both directions of the conversation, i.e. both the LLM and the user provide instructions to one another. In this paper, we tackle a dual goal mixed-initiative conversational setting where the LLM not only grounds the conversation on an arbitrary plan but also seeks to satisfy both a procedural plan and user instructions. The LLM is then responsible for guiding the user through the plan and, at the same time, adapting to new circumstances, answering questions, and activating safety guardrails when needed. We propose a novel LLM that grounds the dialogue on a procedural plan, can take the dialogue initiative, and enforces guardrails on the system's behavior, while also improving the LLM's responses to unexpected user behavior. Experiments in controlled settings and with real users show that the best-performing model, which we call PlanLLM, achieves a 2.1x improvement over a strong baseline. Moreover, experiments also show good generalization to unseen domains.