"Multi-turn dialogue systems can be divided into TOD systems and ODD systems."
"The performance of multi-turn dialogue systems is significantly enhanced by the emergence of pre-trained LLMs."
"Adapters have emerged as an innovative approach within the domain of Parameter-Efficient Fine-Tuning."
LLM(Large Language Models)ベースのマルチターン対話システムが他のアプローチよりも効果的な理由はいくつかあります。まず、LLMは膨大なパラメータを持ち、豊富な言語表現を学習できるため、多様な自然言語処理タスクにおいて優れた性能を発揮します。また、事前トレーニングされたLLMは幅広いデータから学習することで一般的な知識や文脈を取り込んでおり、特定のドメインやタスクに柔軟に適応することが可能です。さらに、Prompt EngineeringやFine-Tuningといった手法を用いて、既存のLLMを特定の任務に最適化することができる点も重要です。これらの要素が組み合わさって、LLMベースのマルチターン対話システムが他のアプローチよりも効果的であると言えます。