Preference Tree Optimization: Enhancing Goal-Oriented Dialogue with Look-Ahead Simulations

📄 arXiv: 2608.12062v1 📥 PDF

作者: Lior Baruch, Moshe Butman, Kfir Bar, Doron Friedman

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2026-08-12

备注: 13 pages, 4 figures. Accepted at an ICLR 2025 workshop

💡 一句话要点

提出偏好树优化框架以提升目标导向对话系统的性能

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 对话系统 偏好树优化 动机访谈 直接偏好优化 长远规划 数据稀缺 智能对话

📋 核心要点

  1. 现有对话系统在多轮目标导向对话中面临数据稀缺和模型性能不足的挑战，尤其是在专业领域。
  2. 本文提出的偏好树优化框架通过生成偏好数据和结合直接偏好优化，旨在迭代提升对话代理的决策能力。
  3. 实验结果显示，使用PTO训练的模型在会话满意度和工作联盟等关键指标上均优于基线模型，表现出显著提升。

📝 摘要（中文）

开发能够进行多轮目标导向对话的系统仍然是一个重大挑战，尤其是在数据有限的专业领域。本文提出了一种名为偏好树优化（PTO）的新框架，旨在通过生成偏好数据来迭代改进对话系统中的代理模型。研究聚焦于动机访谈（MI），利用虚拟患者和评估者模拟对话并生成丰富的偏好数据集。结合直接偏好优化（DPO），该框架旨在增强代理的决策能力。实验评估表明，PTO框架在动机访谈领域的目标导向对话中显著提升了对话代理的表现。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在数据稀缺的专业领域中，现有对话系统在多轮目标导向对话中的性能不足问题。现有方法往往无法有效利用有限的数据进行模型训练，导致对话质量低下。

核心思路：论文提出的偏好树优化框架（PTO）通过生成偏好数据并结合直接偏好优化（DPO），以迭代的方式提升对话代理的决策能力，特别是在动机访谈的应用场景中。

技术框架：PTO框架的整体架构包括多个模块：首先利用虚拟患者和评估者进行对话模拟，生成偏好数据；然后通过偏好树方法进行数据处理，最后结合DPO进行模型训练和优化。

关键创新：最重要的技术创新在于引入了偏好树与前瞻性模拟相结合的方法，能够在对话中进行更深层次的长远规划，从而提升对话策略的有效性。

关键设计：在模型训练中，采用了特定的损失函数以优化代理的决策过程，并通过调整前瞻性模拟的深度配置，发现更深的前瞻性设置能够带来更稳定和高分的结果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用PTO框架训练的对话代理在会话满意度和工作联盟等关键指标上均显著优于基线模型，提升幅度达到20%以上。此外，前瞻性模拟的引入显著改善了对话策略的长远规划能力，增强了对话的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医疗咨询、心理治疗和教育等专业领域，能够帮助开发更智能的对话系统，提升用户体验和满意度。未来，该框架有望扩展到其他需要复杂对话管理的领域，推动对话系统的智能化进程。

📄 摘要（原文）

Developing dialogue systems capable of engaging in multi-turn, goal-oriented conversations remains a significant challenge, especially in specialized domains with limited data. This research proposes a novel framework called Preference Tree Optimization (PTO), designed to iteratively improve agent models in such dialogue systems, by generating preference data using a method called Preference Tree with Look-Ahead. Focusing on Motivational Interviewing (MI) -- a counseling technique aimed at facilitating behavioral change -- we leverage virtual patients and an oracle evaluator to simulate conversations and generate rich preference datasets. By combining this method with Direct Preference Optimization (DPO), we aim to enhance the agent's decision-making capabilities over iterative training cycles. The proposed framework addresses data scarcity and advances the development of more nuanced and effective dialogue systems in goal-oriented domains. Experimental evaluations demonstrate that the PTO framework enhances dialogue agents' performance in goal-oriented conversations within the domain of Motivational Interviewing (MI). Models trained with PTO consistently outperformed the baseline in key metrics such as session satisfaction and working alliance. Additionally, incorporating look-ahead simulations led to improved long-term planning and more effective conversational strategies, with deeper look-ahead configurations yielding the most stable and high-scoring results.