Tailored Conversations beyond LLMs: A RL-Based Dialogue Manager

📄 arXiv: 2506.19652v2 📥 PDF

作者: Lucie Galland, Catherine Pelachaud, Florian Pecune

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-06-24 (更新: 2025-07-08)

💡 一句话要点

提出基于强化学习的对话管理器以实现个性化对话

🎯 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: 对话管理 强化学习 个性化响应 层次学习 元学习 开放式对话 行为改变

📋 核心要点

  1. 现有的对话系统在处理开放式对话时，往往缺乏针对特定目标的适应性和效率，难以满足用户的个性化需求。
  2. 本文提出了一种结合层次强化学习和元学习的对话管理器，能够在对话的不同阶段之间流畅过渡，并根据用户特征进行个性化响应。
  3. 实验结果表明，所提出的对话管理器在奖励指标上超越了现有的LLM基线，展示了其在促进行为改变方面的有效性。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种新颖的框架，将大型语言模型（LLMs）与基于强化学习的对话管理器结合，用于实现具有特定目标的开放式对话。通过利用层次强化学习来建模对话的结构化阶段，并采用元学习增强对不同用户特征的适应性，我们的方法提高了系统的适应性和效率，使其能够从有限数据中学习，流畅地在对话阶段之间过渡，并根据异质患者的需求个性化响应。我们将该框架应用于动机访谈，旨在促进行为改变，并证明所提出的对话管理器在奖励方面优于最先进的LLM基线，显示出将LLMs调节为创建具有特定目标的开放式对话系统的潜在好处。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决现有对话系统在开放式对话中缺乏针对特定目标的适应性和效率的问题。现有方法通常无法有效处理用户的个性化需求，导致对话效果不佳。

核心思路：论文提出的核心思路是结合层次强化学习与元学习，通过建模对话的结构化阶段，提升系统在不同用户场景下的适应能力和响应个性化。这样的设计使得系统能够从有限的数据中学习并优化对话策略。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：首先是层次强化学习模块，用于建模对话的不同阶段；其次是元学习模块，增强系统对多样化用户特征的适应性。整个流程通过不断的反馈循环来优化对话策略。

关键创新：最重要的技术创新在于将层次强化学习与元学习相结合，使得对话管理器能够在不同对话阶段之间流畅过渡，并根据用户的特征进行个性化响应。这一方法与传统的LLM方法相比，显著提高了对话的适应性和效率。

关键设计：在设计中，采用了特定的损失函数来优化对话的奖励机制，并使用了适应性网络结构，以便在不同用户场景下进行高效学习。

📊 实验亮点

实验结果显示，所提出的对话管理器在奖励指标上超越了最先进的LLM基线，具体提升幅度为XX%（具体数据未知），证明了该方法在实现特定目标的开放式对话中的有效性和潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医疗、心理咨询和教育等需要个性化对话的场景。通过实现更高效的对话管理，能够有效促进用户的行为改变，提升用户体验，具有重要的实际价值和广泛的未来影响。

📄 摘要（原文）

In this work, we propose a novel framework that integrates large language models (LLMs) with an RL-based dialogue manager for open-ended dialogue with a specific goal. By leveraging hierarchical reinforcement learning to model the structured phases of dialogue and employ meta-learning to enhance adaptability across diverse user profiles, our approach enhances adaptability and efficiency, enabling the system to learn from limited data, transition fluidly between dialogue phases, and personalize responses to heterogeneous patient needs. We apply our framework to Motivational Interviews, aiming to foster behavior change, and demonstrate that the proposed dialogue manager outperforms a state-of-the-art LLM baseline in terms of reward, showing a potential benefit of conditioning LLMs to create open-ended dialogue systems with specific goals.