为信息寻求对话重新定义主动性
新兴技术
2024-10-22 v1 神经与进化计算
符号计算
摘要
信息寻求对话(ISD)代理旨在提供准确的响应以响应用户查询。虽然这些代理以及大型语言模型(LLM)在直接解决用户查询方面都表现出色，但这些代理以及LLM总体上表现出一种反应性行为，缺乏主动生成能主动与用户参与以维持对话的响应的能力。然而，现有的对话主动性定义在这一背景下并不关注每一次响应如何积极地与用户互动并维持对话。因此，我们提出一种新的主动性定义，侧重于通过引入与初始查询相关的新信息来提高每个生成响应的'mainactiveness'。为此，我们构建了一个由2000个单轮对话组成的主动对话数据集，并引入了几个自动化指标来评估响应的'mainactiveness'，这些指标在与人类标注高度相关。此外，我们引入了两种创新的链式思维(CoT)提示，即3步CoT和3-in-1 CoT提示， consistently 超过标准提示，最高可达90%。
引用
@article{arxiv.2410.15296,
title = {A Remedy to Compute-in-Memory with Dynamic Random Access Memory: 1FeFET-1C Technology for Neuro-Symbolic AI},
author = {Xunzhao Yin and Hamza Errahmouni Barkam and Franz Müller and Yuxiao Jiang and Mohsen Imani and Sukhrob Abdulazhanov and Alptekin Vardar and Nellie Laleni and Zijian Zhao and Jiahui Duan and Zhiguo Shi and Siddharth Joshi and Michael Niemier and Xiaobo Sharon Hu and Cheng Zhuo and Thomas Kämpfe and Kai Ni},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.15296},
year = {2024}
}