ConvApparel: измерение и преодоление разрыва реалистичности в симуляторах пользователей на основе LLM
Google/DeepMind
Google Research представляет ConvApparel — новый набор данных о разговорах человека и ИИ, а также трехаспектную структуру оценки для количественного измерения и уменьшения «разрыва реалистичности» в симуляторах пользователей на основе больших языковых моделей. Структура включает статистику на уровне популяции, оценку человекообразности и контрфактическую валидацию, применяемые к симуляторам, построенным на моделях Gemini. Результаты показывают, что основанные на данных симуляторы (внутриконтекстное обучение (In-Context Learning, ICL) и точная настройка (Supervised Fine-Tuning, SFT)) превосходят подходы на основе подсказок, но даже лучшие модели все еще демонстрируют тонкие синтетические артефакты.
Исследователи из Google Research Офер Меши и Салли Голдман представили ConvApparel — новый набор данных и оценочный фреймворк, предназначенный для измерения и повышения реалистичности симуляторов пользователей на основе больших языковых моделей (LLM). Набор данных включает более 4000 диалогов между человеком и ИИ, состоящих из нескольких раундов (всего почти 15 000 реплик), в области покупки
Показать ещё ↓
Источник: Google Research —
оригинал
