Thread Detection and Response Generation using Transformers with Prompt Optimisation
作者: Kevin Joshua T, Arnav Agarwal, Shriya Sanjay, Yash Sarda, John Sahaya Rani Alex, Saurav Gupta, Sushant Kumar, Vishwanath Kamath
分类: cs.CL, cs.LG
发布日期: 2024-03-09
备注: 6 pages, 4 figures, submitted to 2024 IEEE International Conference on Signal Processing and Communications (SPCOM)
💡 一句话要点
提出基于变换器的线程检测与响应生成方法以优化对话管理
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 对话系统 线程检测 响应生成 优先级排序 变换器模型 性能优化 多方对话 人工智能
📋 核心要点
- 现有对话系统在多方对话中难以准确识别线程和优先响应，导致对话管理效率低下。
- 本文提出了一种端到端的模型，通过将问题分解为线程检测、优先级排序和性能优化来解决上述挑战。
- 实验结果表明，该模型在生成连贯结果的同时，速度提升高达10倍，相比现有模型表现更佳。
📝 摘要（中文）
对话系统在处理复杂对话中至关重要，尤其是在多方对话中，准确识别线程和优先响应显得尤为重要。为此，本文开发了一种端到端模型，系统地将问题分解为线程检测、优先级排序和性能优化三个组件，并进行了细致的分析与优化。这些组件无缝集成到一个统一框架中，使用Llama2 7b模型进行训练，能够通过微调和策略提示技术提升模型性能，减少计算时间并提高准确性。该模型在生成更连贯的结果的同时，实现了高达10倍的速度提升。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决多方对话中线程识别和响应优先级排序的挑战。现有方法在处理复杂对话时，往往无法有效管理线程，导致响应不够精准和高效。
核心思路：论文提出的核心思路是将对话管理问题系统化，分解为线程检测、优先级排序和性能优化三个部分，以便更好地处理复杂对话场景。这样的设计使得每个组件都可以独立优化，从而提升整体性能。
技术框架：整体架构包括三个主要模块：线程检测模块负责识别对话中的主题线程，优先级排序模块根据重要性对响应进行排序，性能优化模块则通过微调和提示优化来提升模型的计算效率和准确性。
关键创新：该研究的主要创新在于将线程检测与响应生成的优先级排序结合在一个统一框架中，且通过系统化的组件设计实现了高效的对话管理，这与现有方法的分散处理方式形成鲜明对比。
关键设计：在模型设计中，采用了Llama2 7b作为基础模型，并通过微调和策略提示技术来增强其计算能力，具体参数设置和损失函数的选择均经过细致的实验验证，以确保模型的高效性和准确性。
📊 实验亮点
实验结果显示，所提模型在生成连贯响应方面相比现有模型有显著提升，速度提高高达10倍，且在准确性上也表现出色，充分验证了模型的有效性和实用性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能客服、社交机器人和多方会议管理等场景。通过优化对话管理，能够显著提升人机交互的效率和用户体验，未来可能在各类对话系统中得到广泛应用。
📄 摘要（原文）
Conversational systems are crucial for human-computer interaction, managing complex dialogues by identifying threads and prioritising responses. This is especially vital in multi-party conversations, where precise identification of threads and strategic response prioritisation ensure efficient dialogue management. To address these challenges an end-to-end model that identifies threads and prioritises their response generation based on the importance was developed, involving a systematic decomposition of the problem into discrete components - thread detection, prioritisation, and performance optimisation which was meticulously analysed and optimised. These refined components seamlessly integrate into a unified framework, in conversational systems. Llama2 7b is used due to its high level of generalisation but the system can be updated with any open source Large Language Model(LLM). The computational capabilities of the Llama2 model was augmented by using fine tuning methods and strategic prompting techniques to optimise the model's performance, reducing computational time and increasing the accuracy of the model. The model achieves up to 10x speed improvement, while generating more coherent results compared to existing models.