LUCID: LLM-Generated Utterances for Complex and Interesting Dialogues

📄 arXiv: 2403.00462v2 📥 PDF

作者: Joe Stacey, Jianpeng Cheng, John Torr, Tristan Guigue, Joris Driesen, Alexandru Coca, Mark Gaynor, Anders Johannsen

分类: cs.CL

发布日期: 2024-03-01 (更新: 2024-05-03)

备注: Accepted at NAACL SRW 2024

💡 一句话要点

提出LUCID以解决对话数据稀缺问题

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

关键词: 对话系统 数据生成 大型语言模型 自动化 虚拟助手

📋 核心要点

  1. 现有对话数据集规模虽大，但领域覆盖有限，且缺乏高质量标注，导致模型评估困难。
  2. LUCID系统通过自动化生成真实且多样的对话数据，旨在解决高质量数据稀缺的问题。
  3. 实验结果显示，LUCID生成的对话数据在人工审核中获得了一致的高质量标签，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）的进步，虚拟助手的对话能力有望取得重大突破。然而，真正实现任务导向对话能力的主要瓶颈在于高质量数据的稀缺。现有数据集虽然规模庞大，但领域覆盖有限，且缺乏具有挑战性的对话现象。为此，本文提出了LUCID，一个模块化且高度自动化的LLM驱动数据生成系统，能够生成真实、多样且具有挑战性的对话。通过LUCID生成的4,277个对话种子数据集在人工审核中显示出一致的高质量标签。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决高质量对话数据稀缺的问题。现有方法依赖人工生成数据，导致数据集规模受限且难以快速适应新领域。

核心思路：LUCID通过模块化设计和自动化生成对话数据，能够快速生成多样化且具有挑战性的对话，减少人工干预。

技术框架：LUCID的整体架构包括数据生成模块、对话意图识别模块和质量评估模块。数据生成模块利用LLM生成对话，意图识别模块确保生成数据的多样性和覆盖面，质量评估模块通过人工审核验证生成数据的质量。

关键创新：LUCID的核心创新在于其高度自动化的数据生成能力，能够在较短时间内生成大量高质量对话数据，与传统依赖人工的方法形成鲜明对比。

关键设计：在设计上，LUCID采用了特定的损失函数以优化生成对话的多样性，并通过精细调节生成模型的参数来提升生成数据的质量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LUCID生成的4,277个对话在人工审核中获得了高质量标签，验证了其生成能力的有效性。这一成果为对话系统的训练提供了丰富的数据支持，具有重要的实用价值。

🎯 应用场景

LUCID的研究成果可广泛应用于虚拟助手、客服机器人和对话系统等领域，能够显著提升这些系统的对话能力和用户体验。未来，LUCID还可能推动对话系统在新领域的快速部署与应用，降低数据准备的成本和时间。

📄 摘要（原文）

Spurred by recent advances in Large Language Models (LLMs), virtual assistants are poised to take a leap forward in terms of their dialogue capabilities. Yet a major bottleneck to achieving genuinely transformative task-oriented dialogue capabilities remains the scarcity of high quality data. Existing datasets, while impressive in scale, have limited domain coverage and contain few genuinely challenging conversational phenomena; those which are present are typically unlabelled, making it difficult to assess the strengths and weaknesses of models without time-consuming and costly human evaluation. Moreover, creating high quality dialogue data has until now required considerable human input, limiting both the scale of these datasets and the ability to rapidly bootstrap data for a new target domain. We aim to overcome these issues with LUCID, a modularised and highly automated LLM-driven data generation system that produces realistic, diverse and challenging dialogues. We use LUCID to generate a seed dataset of 4,277 conversations across 100 intents to demonstrate its capabilities, with a human review finding consistently high quality labels in the generated data.