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Interpretation of User Requests with Standing Instructions in Natural Language


Core Concepts
Integration of standing instructions in natural language interfaces enhances user experience by providing personalized responses and recommendations.
Abstract
Abstract: Users of natural language interfaces often repeat preferences, prompting the need for standing instructions. NLSI dataset created for dialogue modeling with persistent user constraints. Introduction: Large language models (LLMs) used with APIs for additional functionality. Incorporating standing instructions for personalized system behavior. Data Extraction: "NLSI contains diverse phenomena, from simple preferences to interdependent instructions such as triggering a hotel search whenever the user is booking tickets to an event." Methods: Experimented with various methods for interpreting user utterances into API calls. Results: LLMs struggled to effectively incorporate standing instructions. Ethics Statement: Dataset based on fictional conversations, no personal information present. Limitations: Task limited to generating API calls for the current turn.
Stats
NLSI enthält verschiedene Phänomene, von einfachen Präferenzen bis zu voneinander abhängigen Anweisungen wie dem Auslösen einer Hotelsuche, wenn der Benutzer Tickets für eine Veranstaltung bucht.
Quotes
"Understanding such preferences can aid in personalizing the user experience by providing tailored responses, increased accuracy in recommendations and saving user time." "Our results demonstrate the challenges in identifying the relevant standing instructions and their interpretation into API calls."

Deeper Inquiries

Wie können LLMs effektiver in die Integration von Standing Instructions einbezogen werden?

Um LLMs effektiver in die Integration von Standing Instructions einzubeziehen, können verschiedene Ansätze verfolgt werden. Zunächst ist es wichtig, die Auswahl relevanter Standing Instructions zu verbessern. Dies kann durch die Implementierung von speziellen Auswahlmechanismen erfolgen, die die relevanten Anweisungen für eine bestimmte Benutzeranfrage identifizieren. Hierbei können Techniken wie Information Retrieval, Cross-Attention zwischen den Anweisungen und dem aktuellen Dialog sowie die Verwendung von externem Gedächtnis hilfreich sein. Des Weiteren ist es entscheidend, die Fähigkeit der LLMs zur Interpretation und Umsetzung dieser Anweisungen in konkrete Aktionen zu stärken. Dies kann durch das Training der Modelle auf umfangreichen und vielfältigen Datensätzen wie dem NLSI-Datensatz erfolgen, um die Komplexität und Vielfalt der Standing Instructions besser zu erfassen. Zudem können Techniken wie In-Context Learning und Multi-Pass-Ansätze eingesetzt werden, um die Modelle zu verbessern und sicherzustellen, dass sie die Anweisungen korrekt interpretieren und umsetzen.

Welche Auswirkungen hat die Verwendung von Standing Instructions auf die Benutzererfahrung?

Die Verwendung von Standing Instructions kann erhebliche Auswirkungen auf die Benutzererfahrung haben, insbesondere in natürlichsprachlichen Schnittstellen. Durch die Integration von persönlichen Präferenzen und Anweisungen in den Dialog können die Interaktionen zwischen Benutzern und Systemen effizienter und personalisierter gestaltet werden. Dies führt zu einer verbesserten Benutzerzufriedenheit, da die Systeme in der Lage sind, die Bedürfnisse und Vorlieben der Benutzer besser zu verstehen und entsprechend darauf zu reagieren. Darüber hinaus kann die Verwendung von Standing Instructions die Effizienz steigern, da Benutzer nicht jedes Mal ihre Präferenzen erneut angeben müssen. Dies spart Zeit und Aufwand für die Benutzer und ermöglicht schnellere und präzisere Antworten von den Systemen. Die Transparenz und Kontrolle über die eigenen Präferenzen, die durch Standing Instructions ermöglicht wird, kann auch das Vertrauen der Benutzer in die Systeme stärken.

Wie können komplexe Anweisungen über mehrere Domänen hinweg effektiv interpretiert werden?

Die effektive Interpretation von komplexen Anweisungen über mehrere Domänen hinweg erfordert eine sorgfältige Planung und Implementierung von Modellen und Algorithmen. Eine Möglichkeit besteht darin, spezielle Auswahlmechanismen zu entwickeln, die in der Lage sind, relevante Anweisungen aus verschiedenen Domänen zu identifizieren und zu berücksichtigen. Dies kann durch die Verwendung von Multi-Domain-Reasoning-Techniken erfolgen, die es den Modellen ermöglichen, die Zusammenhänge zwischen den Anweisungen in verschiedenen Domänen zu verstehen und entsprechend zu handeln. Des Weiteren können Multi-Hop-Reasoning-Methoden eingesetzt werden, um komplexe Abhängigkeiten zwischen den Anweisungen zu berücksichtigen und die logischen Beziehungen zwischen ihnen zu erfassen. Durch die Kombination von verschiedenen Ansätzen wie In-Context Learning, Cross-Domain-Reasoning und Multi-Pass-Techniken können Modelle trainiert werden, um die Vielschichtigkeit und Interdependenzen von komplexen Anweisungen über mehrere Domänen hinweg effektiv zu interpretieren.
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