GuideLLM: Exploring LLM-Guided Conversation with Applications in Autobiography Interviewing

📄 arXiv: 2502.06494v1 📥 PDF

作者: Jinhao Duan, Xinyu Zhao, Zhuoxuan Zhang, Eunhye Ko, Lily Boddy, Chenan Wang, Tianhao Li, Alexander Rasgon, Junyuan Hong, Min Kyung Lee, Chenxi Yuan, Qi Long, Ying Ding, Tianlong Chen, Kaidi Xu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-02-10

备注: 31 pages; the first three authors contributed equally

💡 一句话要点

提出GuideLLM，探索LLM引导的对话在自传访谈中的应用

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

关键词: 大型语言模型 LLM引导对话 自传访谈 目标导航 上下文管理

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在人类引导对话中表现出色，但LLM主导对话方向的潜力尚未充分挖掘。
  2. GuideLLM将LLM引导对话分解为目标导航、上下文管理和共情参与三个核心要素，并以此为基础构建。
  3. 实验表明，GuideLLM在访谈质量和自传生成方面，通过自动评估和人工评估均优于现有LLM。

📝 摘要（中文）

尽管大型语言模型（LLMs）在人类引导的对话（如指令跟随和问答）中取得了成功，但LLM引导的对话——即LLMs指导话语并引导对话目标——的潜力仍未被充分探索。本研究首先将LLM引导的对话归纳为三个基本组成部分：（i）目标导航；（ii）上下文管理；（iii）共情参与，并提出了GuideLLM作为一个实现。然后，我们实现了一个访谈环境来评估LLM引导的对话。具体来说，该环境涉及各种主题，用于全面的访谈评估，从而为每个聊天机器人评估产生约1.4k轮话语、184k个tokens以及200多个事件。我们将GuideLLM与GPT-4o和Llama-3-70b-Instruct等6个最先进的LLM进行了比较，从访谈质量和自传生成质量的角度。对于自动评估，我们从多个自传中提取用户代理，并采用LLM-as-a-judge来对LLM行为进行评分。我们进一步进行了一项人类参与的实验，雇用了45名人类参与者与GuideLLM和基线进行聊天。然后，我们收集了关于对话和自传质量的人类反馈、偏好和评分。实验结果表明，GuideLLM在自动评估中显著优于基线LLM，并在人类评分中取得了持续领先的表现。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何有效利用大型语言模型（LLMs）来引导对话，特别是在自传访谈场景中。现有方法主要集中在人类引导LLM进行对话，而缺乏对LLM主动引导对话的研究。现有方法的痛点在于无法充分发挥LLM在目标规划、上下文理解和情感交互方面的能力，导致对话质量和信息挖掘效率不高。

核心思路：论文的核心思路是将LLM定位为对话的主导者，使其能够主动规划对话目标、管理对话上下文并进行共情交流。通过这种方式，LLM可以更有效地引导对话朝着预定的目标前进，并深入挖掘受访者的信息。这种设计旨在充分利用LLM的推理和生成能力，从而提高访谈的效率和质量。

技术框架：GuideLLM的技术框架主要包含三个核心模块：目标导航模块负责规划对话的目标和方向；上下文管理模块负责维护和更新对话的上下文信息，确保对话的连贯性；共情参与模块负责模拟人类的情感反应，增强对话的自然性和亲和力。整个流程是LLM首先根据预设的目标和上下文信息，生成下一个问题或回应，然后将受访者的回答纳入上下文，并不断调整对话策略。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于提出了LLM引导对话的概念，并将其分解为目标导航、上下文管理和共情参与三个关键组成部分。与现有方法相比，GuideLLM不再是被动地响应人类的指令，而是主动地引导对话朝着预定的目标前进。这种转变使得LLM能够更有效地利用其自身的知识和推理能力，从而提高对话的质量和效率。

关键设计：在目标导航方面，GuideLLM采用了一种基于知识图谱的对话规划策略，根据受访者的背景信息和访谈目标，构建一个知识图谱，并利用该图谱来指导对话的进行。在上下文管理方面，GuideLLM采用了一种基于注意力机制的上下文编码器，能够有效地捕捉对话中的关键信息，并将其用于后续的对话生成。在共情参与方面，GuideLLM采用了一种基于情感词典的情感生成模型，能够根据对话的上下文信息，生成具有情感色彩的回应。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，GuideLLM在自动评估和人工评估中均显著优于基线LLM。在自动评估中，GuideLLM在访谈质量和自传生成质量方面均取得了显著提升。在人工评估中，45名参与者对GuideLLM的对话质量和自传生成质量给予了更高的评价，表明GuideLLM在实际应用中具有更好的用户体验。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于自动化访谈、心理咨询、教育辅导等领域。通过LLM引导的对话，可以更高效地收集信息、提供个性化服务，并改善人机交互体验。未来，该技术有望在医疗健康、客户服务等领域发挥重要作用，例如辅助医生进行病情诊断、为用户提供定制化的产品推荐等。

📄 摘要（原文）

Although Large Language Models (LLMs) succeed in human-guided conversations such as instruction following and question answering, the potential of LLM-guided conversations-where LLMs direct the discourse and steer the conversation's objectives-remains under-explored. In this study, we first characterize LLM-guided conversation into three fundamental components: (i) Goal Navigation; (ii) Context Management; (iii) Empathetic Engagement, and propose GuideLLM as an installation. We then implement an interviewing environment for the evaluation of LLM-guided conversation. Specifically, various topics are involved in this environment for comprehensive interviewing evaluation, resulting in around 1.4k turns of utterances, 184k tokens, and over 200 events mentioned during the interviewing for each chatbot evaluation. We compare GuideLLM with 6 state-of-the-art LLMs such as GPT-4o and Llama-3-70b-Instruct, from the perspective of interviewing quality, and autobiography generation quality. For automatic evaluation, we derive user proxies from multiple autobiographies and employ LLM-as-a-judge to score LLM behaviors. We further conduct a human-involved experiment by employing 45 human participants to chat with GuideLLM and baselines. We then collect human feedback, preferences, and ratings regarding the qualities of conversation and autobiography. Experimental results indicate that GuideLLM significantly outperforms baseline LLMs in automatic evaluation and achieves consistent leading performances in human ratings.