Meta-control of Dialogue Systems Using Large Language Models

📄 arXiv: 2312.13715v1 📥 PDF

作者: Kotaro Shukuri, Ryoma Ishigaki, Jundai Suzuki, Tsubasa Naganuma, Takuma Fujimoto, Daisuke Kawakubo, Masaki Shuzo, Eisaku Maeda

分类: cs.RO

发布日期: 2023-12-21

备注: This paper is part of the proceedings of the Dialogue Robot Competition 2023

💡 一句话要点

提出基于LLM的元控制方法，提升对话系统稳定性和适应性。

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

关键词: 大型语言模型 对话系统 元控制 对话流程控制 轮流控制

📋 核心要点

  1. 传统规则型对话系统缺乏灵活性和自然性，难以应对复杂场景。
  2. 利用LLM进行元控制，通过对话流程和轮流控制，提升系统稳定性和适应性。
  3. 实验验证了基于元控制的对话系统能够按照预期运行，效果良好。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种利用大型语言模型（LLM）对对话系统进行元控制的方法，旨在解决传统规则型对话系统难以实现的灵活性和自然性问题，并克服LLM可能产生意外响应的缺陷。该方法通过对话流程控制确保回复符合预定义场景，并通过轮流控制促进自然对话。我们实现了一个采用此元控制策略的对话系统，并验证了其能够按照预期运行。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于规则的对话系统难以生成流畅自然的对话，而直接使用大型语言模型（LLM）又可能导致输出不可控，偏离预设的对话目标和流程。因此，需要一种方法来平衡LLM的生成能力和对话系统的可控性。

核心思路：本文的核心思路是引入“元控制”的概念，即使用LLM来控制另一个LLM（或对话系统）。通过这种方式，可以利用LLM的强大能力，同时避免其产生不符合预期的输出。元控制LLM负责监督和引导对话流程，确保对话按照预定义的场景进行，并维持自然的轮流对话。

技术框架：该方法包含两个主要模块：对话流程控制和轮流控制。对话流程控制模块负责确保对话遵循预定义的场景，例如，在预订机票的场景中，系统需要询问出发地、目的地、日期等信息。轮流控制模块负责管理对话的轮流，确保对话参与者能够自然地进行交流。整体流程是，用户输入后，元控制LLM分析用户意图和当前对话状态，然后生成控制指令，这些指令被用于引导底层LLM生成回复。

关键创新：该方法的核心创新在于使用LLM进行元控制，从而实现对对话系统更精细的控制。与传统的规则型方法相比，该方法具有更高的灵活性和适应性。与直接使用LLM相比，该方法能够更好地控制对话流程，避免产生不符合预期的输出。

关键设计：具体实现细节未知，摘要中没有详细说明关键参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。但可以推测，元控制LLM可能需要进行专门的训练，以学习如何生成有效的控制指令。损失函数可能包含两部分：一部分用于衡量生成的控制指令与预期指令的相似度，另一部分用于衡量底层LLM生成的回复与预期回复的相似度。

📊 实验亮点

论文实现了一个基于元控制策略的对话系统，并验证了其能够按照预期运行。虽然摘要中没有提供具体的性能数据，但验证了该方法的可行性，为后续研究奠定了基础。未来的工作可以集中在量化评估元控制方法带来的性能提升，并探索更复杂的元控制策略。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种对话系统，例如智能客服、虚拟助手、聊天机器人等。通过元控制，可以提升这些系统的稳定性和适应性，使其能够更好地满足用户的需求。此外，该方法还可以用于教育领域，例如，可以开发出能够进行个性化辅导的智能导师。

📄 摘要（原文）

Utilizing Large Language Models (LLMs) facilitates the creation of flexible and natural dialogues, a task that has been challenging with traditional rule-based dialogue systems. However, LLMs also have the potential to produce unexpected responses, which may not align with the intentions of dialogue system designers. To address this issue, this paper introduces a meta-control method that employs LLMs to develop more stable and adaptable dialogue systems. The method includes dialogue flow control to ensure that utterances conform to predefined scenarios and turn-taking control to foster natural dialogues. Furthermore, we have implemented a dialogue system that utilizes this meta-control strategy and verified that the dialogue system utilizing meta-control operates as intended.