LLM-based Frameworks for API Argument Filling in Task-Oriented Conversational Systems

📄 arXiv: 2407.12016v1 📥 PDF

作者: Jisoo Mok, Mohammad Kachuee, Shuyang Dai, Shayan Ray, Tara Taghavi, Sungroh Yoon

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-06-27

💡 一句话要点

提出基于LLM的API参数填充框架，提升任务型对话系统性能

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

关键词: 任务型对话系统 API参数填充 大型语言模型 Grounding 提示学习

📋 核心要点

  1. 现有任务型对话系统在API参数填充方面存在不足，LLM直接应用效果不佳，需要额外的 grounding。
  2. 论文提出训练和提示框架，旨在提升LLM在API参数填充任务中的性能，通过 grounding 响应来解决问题。
  3. 实验结果表明，结合所提出的技术，LLM在参数填充任务中的性能得到显著提升，为自动化参数填充框架提供了新思路。

📝 摘要（中文）

本文研究了大型语言模型（LLM）在任务型对话系统中API参数填充任务的应用。任务型对话智能体通过利用外部API与用户交互并提供帮助。典型的任务型对话系统可以分解为三个阶段：外部API选择、参数填充和响应生成。本文重点关注参数填充任务，该任务负责准确地提供所选API所需的参数。在理解对话历史和预定义的API模式后，参数填充任务需要为外部API提供必要的信息，以生成期望的智能体行为。初步研究表明，LLM需要额外的 grounding 过程才能成功执行参数填充，这促使我们设计训练和提示框架来 grounding 他们的响应。实验结果表明，当与所提出的技术结合使用时，LLM的参数填充性能显着提高，为构建自动参数填充框架开辟了一条新途径。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决任务型对话系统中API参数填充的问题。现有方法在利用大型语言模型（LLM）时，由于缺乏足够的 grounding，直接应用效果不佳，无法准确地为API提供所需的参数。这导致对话系统无法有效地完成用户请求，影响用户体验。

核心思路：论文的核心思路是通过额外的 grounding 过程来提升LLM在API参数填充任务中的性能。具体来说，通过设计特定的训练和提示框架，使LLM能够更好地理解对话历史、API模式，并生成更准确、可靠的参数填充结果。这种 grounding 过程旨在弥补LLM在特定领域知识和上下文理解方面的不足。

技术框架：论文提出的技术框架包含训练和提示两个主要部分。训练框架可能涉及使用特定数据集对LLM进行微调，使其更好地适应API参数填充任务。提示框架则侧重于设计有效的 prompt，引导LLM生成符合要求的参数。整体流程包括：接收对话历史和API模式，通过提示框架生成候选参数，利用训练框架对参数进行优化和验证，最终输出API所需的参数。

关键创新：论文的关键创新在于提出了针对LLM的API参数填充的 grounding 方法。与直接使用LLM相比，该方法通过训练和提示框架，显着提升了LLM在参数填充任务中的准确性和可靠性。这种 grounding 方法能够有效弥补LLM在特定领域知识和上下文理解方面的不足，使其更好地适应任务型对话系统的需求。

关键设计：具体的训练框架和提示框架的设计细节未知。可能涉及的关键参数包括：训练数据集的选择和构建，提示语的设计策略（例如，使用 few-shot learning 或 chain-of-thought prompting），损失函数的设计（例如，使用交叉熵损失或 margin ranking loss），以及网络结构的调整（例如，添加额外的 attention 机制或 memory 组件）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文实验结果表明，通过提出的训练和提示框架，LLM在API参数填充任务中的性能得到了显著提升。具体的性能数据和对比基线未知，但论文强调了提升幅度明显，表明该方法具有较强的实用价值和应用前景。该研究为构建自动化的API参数填充框架奠定了基础。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种任务型对话系统，例如智能客服、语音助手、智能家居控制等。通过提升API参数填充的准确性和效率，可以显著改善用户体验，提高对话系统的实用性和智能化水平。未来，该技术有望进一步扩展到更复杂的对话场景，例如多轮对话、跨领域对话等。

📄 摘要（原文）

Task-orientated conversational agents interact with users and assist them via leveraging external APIs. A typical task-oriented conversational system can be broken down into three phases: external API selection, argument filling, and response generation. The focus of our work is the task of argument filling, which is in charge of accurately providing arguments required by the selected API. Upon comprehending the dialogue history and the pre-defined API schema, the argument filling task is expected to provide the external API with the necessary information to generate a desirable agent action. In this paper, we study the application of Large Language Models (LLMs) for the problem of API argument filling task. Our initial investigation reveals that LLMs require an additional grounding process to successfully perform argument filling, inspiring us to design training and prompting frameworks to ground their responses. Our experimental results demonstrate that when paired with proposed techniques, the argument filling performance of LLMs noticeably improves, paving a new way toward building an automated argument filling framework.