DiagGPT:一种基于LLM且具自动话题管理的多智能体对话系统,面向灵活任务型对话
计算与语言
2024-04-16 v4 人工智能
摘要
大语言模型(LLMs,如 ChatGPT)的一项重要应用是部署为聊天智能体,跨多种领域回答人类询问。当前 LLMs 虽能熟练回答通用问题,但在法律、医疗或其他专业咨询等复杂诊断场景中往往表现不足。这些场景通常需要任务型对话(TOD),其中 AI 聊天智能体必须主动提问并引导用户达成特定目标或完成任务。此前的微调模型在 TOD 中表现欠佳,且当前 LLMs 对话能力的全部潜力尚未被充分挖掘。本文提出 DiagGPT(Dialogue in Diagnosis GPT),一种将 LLMs 拓展至更多 TOD 场景的创新方法。除引导用户完成任务外,DiagGPT 还能有效管理整个对话进程中所有话题的状态。该特性改善了用户体验,并在 TOD 中提供了更灵活的交互。实验表明,DiagGPT 在与用户进行 TOD 时表现出色,展现出其在多领域实际应用中的潜力。
引用
@article{arxiv.2308.08043,
title = {DiagGPT: An LLM-based and Multi-agent Dialogue System with Automatic Topic Management for Flexible Task-Oriented Dialogue},
author = {Lang Cao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.08043},
year = {2024}
}