面向可变多轮交互的婴儿语言学习中的教师演示：在最近发展区
计算与语言
2025-10-24 v1
摘要
儿童与看护人之间的多轮对话以一种称为偶然性的特性为特征，即来自交流者之间简短、直接且有意义的交换。我们引入ContingentChat，一个教师-学生框架，用于基准化和改进BabyLM中多轮偶然性。该框架基于1.1亿单词训练的BabyLM。我们提出了一个用于后训练的新型对齐数据集，使BabyLM生成更语法正确、更连贯的响应。实验表明，自适应教师解码策略的应用仅带来有限的额外收益。ContingentChat展示了针对对话质量进行有针对性后训练的好处，表明偶然性仍是BabyLM面临的挑战。
引用
@article{arxiv.2510.20411,
title = {Teacher Demonstrations in a BabyLM's Zone of Proximal Development for Contingent Multi-Turn Interaction},
author = {Suchir Salhan and Hongyi Gu and Donya Rooein and Diana Galvan-Sosa and Gabrielle Gaudeau and Andrew Caines and Zheng Yuan and Paula Buttery},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.20411},
year = {2025}
}
备注
Outstanding Paper Award, EMNLP 2025 BabyLM Workshop - Oral presentation, Suzhou, China