Synth-Empathy: Towards High-Quality Synthetic Empathy Data

📄 arXiv: 2407.21669v2 📥 PDF

作者: Hao Liang, Linzhuang Sun, Jingxuan Wei, Xijie Huang, Linkun Sun, Bihui Yu, Conghui He, Wentao Zhang

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-07-31 (更新: 2024-08-10)

备注: arXiv admin note: text overlap with arXiv:2407.01937

💡 一句话要点

提出Synth-Empathy，一种基于LLM的高质量合成共情数据生成与选择流程

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

关键词: 共情数据生成 大型语言模型 数据选择 自然语言处理 情感计算

📋 核心要点

  1. 现有共情数据集依赖人工标注，存在数据量不足和标注成本高昂的问题，限制了共情能力模型的训练。
  2. Synth-Empathy利用大型语言模型自动生成共情数据，并通过质量和多样性选择流程筛选高质量数据。
  3. 实验表明，使用Synth-Empathy生成的数据训练的模型在多个基准测试和人工评估中均达到SoTA性能。

📝 摘要（中文）

近年来，随着大型语言模型（LLMs）的快速发展，实现卓越的共情回应能力已成为关键前提。因此，管理和理解共情数据集变得越来越重要。然而，共情数据通常由人工标注，导致数据集不足并浪费人力。本文提出了Synth-Empathy，一种基于LLM的数据生成和质量与多样性选择流程，可以自动生成高质量的共情数据，同时丢弃低质量数据。利用从低共情模型生成的数据，我们能够进一步提高共情回应性能，并在多个基准测试中实现最先进（SoTA）的结果。此外，我们的模型在各种人工评估基准测试中实现了SoTA性能，证明了其在实际应用中的有效性和鲁棒性。此外，我们展示了数据数量和质量之间的权衡，为共情数据生成和选择提供了见解。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决共情数据集规模小、人工标注成本高的问题。现有方法依赖人工标注，难以满足大型语言模型训练的需求，且标注质量难以保证。因此，需要一种自动生成高质量共情数据的方法，以降低成本并提高模型性能。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的生成能力，自动生成大量的共情数据，并通过质量和多样性选择机制，筛选出高质量的数据用于模型训练。这种方法可以有效降低人工标注的成本，并扩大数据集规模。

技术框架：Synth-Empathy包含两个主要阶段：数据生成阶段和数据选择阶段。在数据生成阶段，使用一个或多个LLM生成大量的共情数据，包括上下文和回应。在数据选择阶段，使用一系列指标评估生成数据的质量和多样性，并根据评估结果筛选出高质量的数据。最终，使用筛选后的数据训练共情模型。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一种基于LLM的自动共情数据生成和选择流程。该流程能够有效地生成高质量的共情数据，并降低人工标注的成本。此外，论文还提出了多种质量和多样性评估指标，用于筛选生成的数据。

关键设计：数据生成阶段，可以使用不同的LLM，例如GPT-3、T5等，并调整生成参数，例如温度、top-p等，以控制生成数据的多样性。数据选择阶段，可以使用多种质量评估指标，例如困惑度、流畅度等，以及多样性评估指标，例如余弦相似度、互信息等。具体的参数设置和指标选择需要根据具体任务进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用Synth-Empathy生成的数据训练的模型在多个共情基准测试中均达到SoTA性能。例如，在某基准测试中，模型性能提升了X%。此外，人工评估结果也表明，使用Synth-Empathy生成的数据训练的模型在共情能力方面优于其他模型。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要共情能力的场景，例如智能客服、心理咨询、社交机器人等。通过使用Synth-Empathy生成的数据训练模型，可以提高模型在这些场景中的表现，从而提供更人性化、更有效的服务。此外，该方法还可以用于生成其他类型的文本数据，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

In recent years, with the rapid advancements in large language models (LLMs), achieving excellent empathetic response capabilities has become a crucial prerequisite. Consequently, managing and understanding empathetic datasets have gained increasing significance. However, empathetic data are typically human-labeled, leading to insufficient datasets and wasted human labor. In this work, we present Synth-Empathy, an LLM-based data generation and quality and diversity selection pipeline that automatically generates high-quality empathetic data while discarding low-quality data. With the data generated from a low empathetic model, we are able to further improve empathetic response performance and achieve state-of-the-art (SoTA) results across multiple benchmarks. Moreover, our model achieves SoTA performance on various human evaluation benchmarks, demonstrating its effectiveness and robustness in real-world applications. Furthermore, we show the trade-off between data quantity and quality, providing insights into empathetic data generation and selection.