An Approach to Build Zero-Shot Slot-Filling System for Industry-Grade Conversational Assistants

📄 arXiv: 2406.08848v1 📥 PDF

作者: G P Shrivatsa Bhargav, Sumit Neelam, Udit Sharma, Shajith Ikbal, Dheeraj Sreedhar, Hima Karanam, Sachindra Joshi, Pankaj Dhoolia, Dinesh Garg, Kyle Croutwater, Haode Qi, Eric Wayne, J William Murdock

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-06-13

💡 一句话要点

提出一种基于小型LLM的零样本槽填充系统，用于工业级对话助手。

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

关键词: 槽填充 对话状态跟踪 大型语言模型 零样本学习 工业级应用

📋 核心要点

  1. 现有槽填充系统难以兼顾低延迟、低成本部署和跨领域零样本能力。
  2. 采用微调方法，利用预训练LLM和精心准备的微调数据构建槽填充模型。
  3. 实验表明，该方法在F1指标和延迟方面均优于现有基线，并提升了槽填充的准确性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于大型语言模型（LLM）的槽填充系统，用于在各种工业级应用中的对话助手中执行对话状态跟踪。该系统的关键要求包括：1）使用较小尺寸的模型以满足低延迟要求，并实现方便且经济高效的云和客户场所部署；2）零样本能力，以服务于各种领域、槽类型和对话场景。我们采用了一种微调方法，其中预训练的LLM使用特定于任务的数据被微调为槽填充模型。精心准备微调数据，以涵盖模型在各种领域中可能面临的各种槽填充任务场景。我们详细介绍了数据准备和模型构建过程，并对实验评估结果进行了详细分析。结果表明，我们提出的槽填充模型构建方法在实际基准测试中，相对于最佳基线，F1指标相对提高了6.9％，同时将延迟降低了57％。此外，我们准备的数据平均提高了各种槽类型的F1值4.2％。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决工业级对话助手中槽填充系统面临的挑战，即如何在满足低延迟和低成本部署要求的同时，实现跨多个领域和槽类型的零样本学习能力。现有方法通常难以在模型大小、推理速度和泛化能力之间取得平衡。

核心思路：论文的核心思路是利用预训练的大型语言模型（LLM）的强大表示能力，并通过特定任务数据的微调，使其适应槽填充任务。通过精心设计微调数据，模型能够学习到不同领域和槽类型的通用知识，从而实现零样本学习。

技术框架：整体框架包括数据准备和模型微调两个主要阶段。数据准备阶段涉及收集和标注各种领域和槽类型的对话数据，并将其转换为适合LLM输入的格式。模型微调阶段使用准备好的数据对预训练的LLM进行微调，使其能够预测对话中的槽值。

关键创新：该方法的主要创新在于其数据准备策略，该策略旨在覆盖各种槽填充任务场景，从而提高模型的泛化能力。此外，该方法还关注于使用较小尺寸的LLM，以满足工业级应用对低延迟和低成本部署的要求。

关键设计：论文中关键的设计包括微调数据的选择和构建，以及LLM的微调策略。具体的技术细节（如损失函数、网络结构等）未在摘要中详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在实际基准测试中，相对于最佳基线，F1指标相对提高了6.9％，同时将延迟降低了57％。此外，精心准备的数据平均提高了各种槽类型的F1值4.2％。这些结果表明，该方法在性能和效率方面均优于现有方法。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种工业级对话助手，例如智能客服、语音助手和聊天机器人。通过零样本槽填充能力，可以快速部署到新的领域和应用场景，降低开发成本，提高用户体验。该技术还有潜力应用于更广泛的自然语言理解任务。

📄 摘要（原文）

We present an approach to build Large Language Model (LLM) based slot-filling system to perform Dialogue State Tracking in conversational assistants serving across a wide variety of industry-grade applications. Key requirements of this system include: 1) usage of smaller-sized models to meet low latency requirements and to enable convenient and cost-effective cloud and customer premise deployments, and 2) zero-shot capabilities to serve across a wide variety of domains, slot types and conversational scenarios. We adopt a fine-tuning approach where a pre-trained LLM is fine-tuned into a slot-filling model using task specific data. The fine-tuning data is prepared carefully to cover a wide variety of slot-filling task scenarios that the model is expected to face across various domains. We give details of the data preparation and model building process. We also give a detailed analysis of the results of our experimental evaluations. Results show that our prescribed approach for slot-filling model building has resulted in 6.9% relative improvement of F1 metric over the best baseline on a realistic benchmark, while at the same time reducing the latency by 57%. More over, the data we prepared has helped improve F1 on an average by 4.2% relative across various slot-types.