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Idée - 対話生成
対話生成のための偏りのない人格構築
本研究は、対話生成のための人格構築において、有害な偏見を効果的に排除する新しい枠組みUPCSを提案する。UPCSは、偏りのない人格セットと偏りを排除した人格セットを組み合わせることで、信頼性の高い人格を生成し、偏見のない対話を実現する。
低リソース環境における大規模言語モデルを用いた制御可能かつ多様なデータ拡張による対話生成
低リソース環境における対話生成の課題を解決するため、大規模言語モデルを用いた制御可能かつ多様なデータ拡張手法を提案する。
ロバスト性と多様性への道
継続学習における対話生成の新しい手法を提案し、モデルの過適合を回避し、モード崩壊問題を軽減することで、言語モデルの忘却問題に取り組む。
オープンドメイン対話生成のための知識プラグアンドプレイテストベッド
多源Wizard of Wikipedia（Ms.WoW）は、マルチソースダイアログ知識選択と応答生成を評価するための高品質なベンチマークであり、新しいサポート知識源に対する既存のダイアログモデルのテストを可能にします。