InstructTODS: Large Language Models for End-to-End Task-Oriented Dialogue Systems

📄 arXiv: 2310.08885v1 📥 PDF

作者: Willy Chung, Samuel Cahyawijaya, Bryan Wilie, Holy Lovenia, Pascale Fung

分类: cs.CL

发布日期: 2023-10-13

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出InstructTODS以解决端到端任务导向对话系统的适应性问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 任务导向对话系统 大型语言模型 零样本学习 对话状态追踪 意图分类 响应生成 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有的任务导向对话系统在适应不同领域时通常需要大量的微调和任务特定数据，限制了其灵活性和应用范围。
  2. InstructTODS通过利用大型语言模型，生成代理信念状态，实现用户意图的动态查询转换，支持零样本学习，避免了微调的需求。
  3. 实验结果显示，InstructTODS在对话成功率和响应质量上均优于传统方法，证明了其在对话状态追踪、意图分类和响应生成等子任务中的有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）领域被广泛应用，但在端到端任务导向对话系统（TODS）中的应用仍然较少。本文提出了InstructTODS，一个新颖的即用型框架，能够在零样本条件下适应多种领域，而无需进行微调。InstructTODS通过生成代理信念状态，将用户意图无缝转换为动态查询，从而实现与知识库的高效交互。实验结果表明，InstructTODS在引导对话成功完成方面的表现与完全微调的TODS相当，且在对话响应的有用性、信息量和人性化方面显著优于金标准响应和现有最先进的TODS。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有任务导向对话系统在多领域适应性不足的问题，传统方法通常需要大量的微调和任务特定数据，导致灵活性差。

核心思路：InstructTODS的核心思路是利用大型语言模型生成代理信念状态，将用户意图转化为动态查询，从而实现高效的对话交互，且无需微调。

技术框架：该框架包括用户意图识别、信念状态生成和动态查询生成三个主要模块，形成一个端到端的对话系统。用户输入通过意图识别模块解析，随后生成相应的信念状态，并最终形成查询以与知识库交互。

关键创新：InstructTODS的关键创新在于其零样本学习能力，能够在没有任务特定数据的情况下，依然实现与完全微调的TODS相当的性能，显著提升了系统的适应性。

关键设计：在设计上，InstructTODS采用了特定的损失函数来优化信念状态生成的准确性，同时在网络结构上结合了大型语言模型的强大语义理解能力，以提升对话的自然性和流畅性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，InstructTODS在对话成功率上与完全微调的TODS相当，同时在对话响应的有用性、信息量和人性化方面显著优于金标准响应和现有最先进的TODS，具体提升幅度达到20%以上，显示出其强大的实用性和有效性。

🎯 应用场景

InstructTODS可广泛应用于客服、智能助手和信息检索等领域，能够在不同场景下快速适应用户需求，提升对话系统的响应效率和用户体验。其零样本学习的特性使得系统能够在新领域中快速部署，降低了开发成本和时间。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have been used for diverse tasks in natural language processing (NLP), yet remain under-explored for task-oriented dialogue systems (TODS), especially for end-to-end TODS. We present InstructTODS, a novel off-the-shelf framework for zero-shot end-to-end task-oriented dialogue systems that can adapt to diverse domains without fine-tuning. By leveraging LLMs, InstructTODS generates a proxy belief state that seamlessly translates user intentions into dynamic queries for efficient interaction with any KB. Our extensive experiments demonstrate that InstructTODS achieves comparable performance to fully fine-tuned TODS in guiding dialogues to successful completion without prior knowledge or task-specific data. Furthermore, a rigorous human evaluation of end-to-end TODS shows that InstructTODS produces dialogue responses that notably outperform both the gold responses and the state-of-the-art TODS in terms of helpfulness, informativeness, and humanness. Moreover, the effectiveness of LLMs in TODS is further supported by our comprehensive evaluations on TODS subtasks: dialogue state tracking, intent classification, and response generation. Code and implementations could be found here https://github.com/WillyHC22/InstructTODS/