LUCID: LLM-Generated Utterances for Complex and Interesting Dialogues

핵심 개념

LUCID introduces a highly automated system for generating diverse and challenging dialogue data using Large Language Models (LLMs).

초록

• Virtual assistants are advancing with transformer-based Large Language Models (LLMs).
• Existing datasets lack diverse conversational phenomena.
• LUCID aims to overcome data scarcity with automated data generation.
• LUCID generates a seed dataset of 4,277 dialogues across 100 intents.
• Detailed process of LUCID data generation and validation.
• Analysis of dataset diversity, conversational phenomena, and quality metrics.
• Baseline results of training models on LUCID data.

통계

가상 비서는 transformer 기반의 대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs)로 발전하고 있습니다.
기존 데이터셋은 다양한 대화 현상이 부족합니다.
LUCID는 자동화된 데이터 생성으로 데이터 부족 문제를 극복하려 합니다.
LUCID는 100개 의도를 포함한 4,277개의 대화를 생성하는 시드 데이터셋을 생성합니다.

인용구

"We aim to overcome these issues with LUCID, a modularised and highly automated LLM-driven data generation system that produces realistic, diverse and challenging dialogues."
"To showcase the quality, realism and sophistication of the data generated by LUCID, we release a seed dataset of 92,699 turns."

핵심 통찰 요약

LUCID

by Joe Stacey,J... 게시일 arxiv.org 03-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.00462.pdf

더 깊은 질문

가상 비서 기능의 발전이 어떻게 transformer 기반의 대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs)에 의해 촉진되고 있나요?

가상 비서 기능의 발전은 transformer 기반의 대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs)의 발전과 밀접한 관련이 있습니다. 최근 transformer 기술을 기반으로 한 LLMs의 발전은 자연어 처리 분야에서 혁명적인 발전을 이끌고 있습니다. 이러한 LLMs는 대규모 데이터를 기반으로 학습하여 자연어 이해 및 생성 작업에서 뛰어난 성과를 보여주고 있습니다. 이러한 발전은 가상 비서 시스템이 더 복잡하고 흥미로운 대화를 수행할 수 있게끔 도와주고 있습니다. 이전에는 데이터 부족 문제로 인해 가상 비서 시스템의 대화 능력이 제한되었지만, LLMs의 발전은 이러한 한계를 극복하고 더욱 발전된 대화 능력을 제공하고 있습니다.

LUCID가 데이터 부족 문제를 어떻게 극복하려고 하는가?

LUCID는 데이터 부족 문제를 극복하기 위해 모듈화되고 자동화된 LLMs 기반 데이터 생성 시스템을 도입하고 있습니다. 기존의 대화 데이터셋은 규모는 크지만 한정된 도메인을 다루고 있으며 실제적인 도전적인 대화 현상이 부족한 경우가 많았습니다. LUCID는 이러한 문제를 극복하기 위해 다양하고 복잡한 대화를 생성할 수 있는 모듈화된 LLMs 기반 데이터 생성 시스템을 도입하고 있습니다. 이를 통해 다양한 도메인과 의도를 포함한 4,277개의 대화를 생성하여 데이터의 품질과 다양성을 보여주고 있습니다. 또한, LUCID는 볼 수 있는 의도와 보이지 않는 의도에 대한 별도의 테스트 세트를 제공하여 편리한 분포 밖 평가를 가능하게 합니다.

LUCID 데이터 생성 및 유효성 검사 과정에 대한 자세한 설명을 제공할 수 있나요?

LUCID는 데이터 생성 과정을 14개의 개별 LLMs 호출 단계로 분해하여 관리 가능한 단계로 만들어 데이터 생성 작업을 정확하게 수행할 수 있도록 합니다. 데이터 생성 프로세스는 의도 생성(단계 1-2), 대화 계획(단계 3-8), 대화별 대화 생성(단계 9-12) 및 유효성 검사 프로세스(단계 13 및 14)로 구성됩니다. 대화 생성은 사용자 LLM이 시스템 LLM과 상호 작용하고, 시스템 LLM이 각 의도에 대한 모의 백엔드와 상호 작용하며, 응답 LLM이 사용자에게 자연어 응답을 전달하는 방식으로 이루어집니다. 대화 생성은 대화 계획자가 지정한 대화 규칙에 따라 모양을 잡습니다. 이러한 과정을 통해 LUCID는 고품질의 LLM 생성 대화를 제공하고 있습니다.