요약: 대화 에이전트를 위한 일관된 페르소나 유지는 중요하며, 제한된 페르소나 데이터의 규모가 이에 대한 훈련의 장벽이 되고 있다. 본 연구에서는 BERT-over-BERT (BoB) 모델을 통해 페르소나 기반 대화 생성을 두 개의 하위 작업으로 분리하여 이러한 문제를 해결하고, ...
요약: 최근 오픈 도메인 대화 모델의 발전에도 불구하고, 특정 역할을 유지하며 자연스럽게 대화할 수 있는 시스템 구축은 어려운 과제로, 본 연구에서는 이를 해결하기 위한 효율적인 데이터 수집 프레임워크를 제안하고, 다양한 아키텍처를 비교하여 역할 사양을 충족시키는 대화 모델을 개발...
요약: 이 연구는 양자화된 대형 언어 모델에서의 성격 특성 일관성을 탐구하며, 역할 놀이 시나리오에서 다중 상호작용 동안 할당된 성격의 안정성을 평가합니다. 성격 불일치를 해결하기 위한 비모수적 방법인 Think2를 제안하고, QRPDA의 일관성을 유지하는 데 효과적임을 입증합니다.
Summary This study explores the personality trait consistency of quantized large language models (LLMs) and evaluates the stability of assigned personalities...
요약: 본 연구는 대화의 맥락을 고려하여 설득적 다중 턴 대화에서 의도 탐지를 평가하기 위해 기존 데이터셋을 수정하고 새로운 데이터셋을 생성하여 대형 언어 모델(LLM)의 성능을 분석합니다.