Deal, or no deal (or who knows)? Forecasting Uncertainty in Conversations using Large Language Models
作者: Anthony Sicilia, Hyunwoo Kim, Khyathi Raghavi Chandu, Malihe Alikhani, Jack Hessel
分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2024-02-05
备注: 2 Figures; 7 Tables; 27 pages
💡 一句话要点
提出FortUne Dial以解决对话中的不确定性预测问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 对话预测 不确定性建模 语言模型 微调策略 人机交互
📋 核心要点
- 现有的对话预测方法未能充分考虑对话中的不确定性，导致预测准确性不足。
- 本文提出FortUne Dial，通过引入不确定性感知指标，改进了对话预测的评估方法。
- 实验结果显示，所提出的微调策略使较小的模型在性能上与大型预训练模型相当，提升显著。
📝 摘要（中文）
有效的对话者能够考虑他人的不确定目标、信念和情感。然而，即使是最优秀的人类对话者也无法完美预测对话的轨迹。本文提出FortUne Dial，扩展了长期存在的“对话预测”任务：在评估时不仅关注准确性，还引入了考虑不确定性的指标，从而有效地允许对个别实例的放弃。我们研究了语言模型如何表示结果不确定性的两种方式，并提出了改进这两种表示的微调策略。实验表明，所提出的微调策略能够使较小的开源模型在性能上与预训练模型相竞争，尽管后者的规模是前者的十倍。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决对话中不确定性预测的问题，现有方法在处理对话目标和情感的变化时存在不足，无法有效评估对话的潜在结果不确定性。
核心思路：论文提出FortUne Dial，通过引入不确定性感知的评估指标，允许模型在面对不确定性时进行适当的放弃，从而提高对话预测的准确性和可靠性。
技术框架：整体架构包括两个主要模块：一是内部表示不确定性的评分机制，二是直接通过生成的token表示不确定性。通过微调策略，增强这两种表示的校准能力。
关键创新：最重要的创新在于引入了不确定性感知的评估指标，使得模型在处理对话时能够更好地反映其内在的不确定性，与传统方法相比，提供了更灵活的预测能力。
关键设计：在微调过程中，采用了传统监督策略和离线强化学习策略，以优化模型的校准效果，确保较小的开源模型能够在性能上与大型预训练模型相匹敌。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的微调策略使得较小的开源模型在多个复杂的谈判语料库上表现出色，能够与规模是其十倍的预训练模型相竞争，显示出显著的性能提升。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能对话系统、客服机器人和人机交互等。通过更好地理解和预测对话中的不确定性，系统能够更有效地响应用户需求，提高用户体验。未来，该技术可能推动更自然和智能的对话交互方式的发展。
📄 摘要（原文）
Effective interlocutors account for the uncertain goals, beliefs, and emotions of others. But even the best human conversationalist cannot perfectly anticipate the trajectory of a dialogue. How well can language models represent inherent uncertainty in conversations? We propose FortUne Dial, an expansion of the long-standing "conversation forecasting" task: instead of just accuracy, evaluation is conducted with uncertainty-aware metrics, effectively enabling abstention on individual instances. We study two ways in which language models potentially represent outcome uncertainty (internally, using scores and directly, using tokens) and propose fine-tuning strategies to improve calibration of both representations. Experiments on eight difficult negotiation corpora demonstrate that our proposed fine-tuning strategies (a traditional supervision strategy and an off-policy reinforcement learning strategy) can calibrate smaller open-source models to compete with pre-trained models 10x their size.