EmPO: Emotion Grounding for Empathetic Response Generation through Preference Optimization
作者: Ondrej Sotolar, Vojtech Formanek, Alok Debnath, Allison Lahnala, Charles Welch, Lucie FLek
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2024-06-27 (更新: 2024-09-17)
备注: v02, 8 pages long paper, EMNLP ACL style
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
EmPO：通过偏好优化和情感基础提升共情回复生成
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 共情回复生成 大型语言模型 偏好优化 情感基础 人机对话
📋 核心要点
- 现有大型语言模型在共情回复生成中面临挑战，难以兼顾回复的共情质量和模型的泛化能力。
- 论文提出一种新方法，通过构建基于情感基础的偏好数据集，并利用偏好优化算法对齐大型语言模型。
- 实验结果表明，该方法可以在保持模型通用性能的同时，提升共情回复生成能力，且情感基础能有效指导数据集创建。
📝 摘要（中文）
共情回复生成是对话代理中一个重要的方面，对于促进人机之间引人入胜且具有情感智能的多轮对话至关重要。利用大型语言模型（LLM）在这项任务上已显示出可喜的成果，但确保回复的共情质量和保持模型的泛化性能仍然存在挑战。我们提出了一种新颖的方法，即构建基于情感基础的、理论驱动的偏好数据集，并使用它们通过偏好优化算法来对齐LLM，以应对这些挑战。为了评估共情回复生成，我们采用了EmpatheticDialogues数据集，使用diff-Epitome和BERTscore指标以及多维度人工评估来评估共情能力。此外，我们还使用基于特征的方法来衡量多样性和情感效价。我们还使用MMLU基准和Open LLM Leaderboard中的任务来评估训练对泛化性能的影响。结果表明，LLM可以通过偏好优化进行共情回复生成对齐，同时保持其通用性能，并且情感基础可以指导偏好数据集的创建。我们将所有数据集、源代码和模型公开发布。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型在共情回复生成任务中，难以同时保证回复的共情质量和模型泛化性能的问题。现有方法可能在共情表达方面不足，或者在追求共情的同时牺牲了模型的通用知识和推理能力。
核心思路：论文的核心思路是利用情感基础（emotion grounding）来指导偏好数据集的构建，然后使用偏好优化算法（preference optimization）来对齐大型语言模型。通过这种方式，模型可以学习到更符合人类情感偏好的回复，同时避免过度拟合特定数据集，从而保持泛化能力。
技术框架：整体框架包含以下几个主要阶段：1) 情感基础偏好数据集构建：基于情感理论，构建包含不同情感表达的回复，并进行人工标注，形成偏好数据集。2) 偏好优化：使用偏好数据集，通过偏好优化算法（如Direct Preference Optimization, DPO）来微调大型语言模型，使其学习到更符合人类情感偏好的回复。3) 评估：使用EmpatheticDialogues数据集以及MMLU等通用benchmark，评估模型的共情能力和泛化性能。
关键创新：论文的关键创新在于将情感基础与偏好优化相结合，用于共情回复生成。传统方法通常依赖于大规模的平行语料库或者强化学习，而该方法通过情感理论指导数据集构建，并使用偏好优化算法，能够更有效地提升模型的共情能力，同时避免了强化学习训练的不稳定性。
关键设计：在情感基础偏好数据集构建方面，论文可能采用了特定的情感理论（例如，Plutchik的情感轮）来指导回复的生成和标注。在偏好优化方面，可能使用了DPO等算法，并设计了合适的损失函数来衡量模型生成的回复与人类偏好之间的差距。具体参数设置和网络结构细节在论文中应该有更详细的描述，此处未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，通过偏好优化对齐的LLM在共情回复生成方面取得了显著提升，同时保持了良好的通用性能。具体而言，在EmpatheticDialogues数据集上，使用diff-Epitome和BERTscore等指标评估共情能力，并进行了多维度人工评估，结果均显示出优于基线模型的性能。此外，在MMLU基准测试和Open LLM Leaderboard任务中，模型也表现出良好的泛化能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种人机对话系统，例如智能客服、虚拟助手、社交机器人等，提升对话的共情能力和用户体验。通过生成更具情感理解和支持的回复，可以建立更紧密的人机关系，并促进更有效的信息交流和情感互动。未来，该技术还可能应用于心理健康支持、教育辅导等领域。
📄 摘要（原文）
Empathetic response generation is a desirable aspect of conversational agents, crucial for facilitating engaging and emotionally intelligent multi-turn conversations between humans and machines. Leveraging large language models for this task has shown promising results, yet challenges persist in ensuring both the empathetic quality of the responses and retention of the generalization performance of the models. We propose a novel approach where we construct theory-driven preference datasets based on emotion grounding and use them to align LLMs with preference optimization algorithms to address these challenges. To evaluate empathetic response generation, we employ the EmpatheticDialogues dataset, assessing empathy with the diff-Epitome and BERTscore metrics and with multi-dimensional human evaluation. Additionally, we measure diversity and emotional valence using feature-based methods. We also evaluate the impact of training on the generalization performance using the MMLU benchmark and tasks from the Open LLM Leaderboard. The results show that LLMs can be aligned for empathetic response generation by preference optimization while retaining their general performance and that emotion grounding can guide preference dataset creation. We make all datasets, source code, and models publicly available. https://github.com/justtherightsize/empo