clem:todd: A Framework for the Systematic Benchmarking of LLM-Based Task-Oriented Dialogue System Realisations
作者: Chalamalasetti Kranti, Sherzod Hakimov, David Schlangen
分类: cs.CL
发布日期: 2025-05-08 (更新: 2025-07-21)
备注: 31 pages
💡 一句话要点
clem todd：用于系统评测基于LLM的任务型对话系统实现的框架
🎯 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 大型语言模型 用户模拟器 基准测试 对话评估
📋 核心要点
- 现有对话系统研究通常孤立评估用户模拟器或系统设计，缺乏跨架构和配置的通用性。
- clem todd框架旨在提供一个灵活的平台，用于在统一条件下系统地评估各种对话系统。
- 通过重新评估现有系统并集成新系统，clem todd提供了关于架构、规模和提示策略对性能影响的见解。
📝 摘要（中文）
随着指令微调的大型语言模型（LLMs）的出现，对话系统领域取得了显著进展，实现了逼真的用户模拟和强大的多轮对话智能体。然而，现有的研究通常孤立地评估这些组件——要么侧重于单一用户模拟器，要么侧重于特定的系统设计——限制了跨架构和配置的见解的通用性。在这项工作中，我们提出了clem todd（chat-optimized LLMs for task-oriented dialogue systems development），这是一个灵活的框架，用于在一致的条件下系统地评估对话系统。clem todd支持跨用户模拟器和对话系统的组合进行详细的基准测试，无论是来自文献的现有模型还是新开发的模型。它支持即插即用集成，并确保统一的数据集、评估指标和计算约束。我们通过在这个统一的设置中重新评估现有的任务型对话系统，并将三个新提出的对话系统集成到相同的评估流程中，来展示clem todd的灵活性。我们的结果为架构、规模和提示策略如何影响对话性能提供了可操作的见解，为构建高效且有效的会话AI系统提供了实用的指导。
🔬 方法详解
问题定义：现有任务型对话系统研究缺乏统一的评估框架，导致不同系统和用户模拟器之间的结果难以比较。研究人员难以确定哪些架构、规模和提示策略最有效。现有方法通常侧重于孤立地评估用户模拟器或对话系统，忽略了它们之间的相互作用，限制了研究结果的泛化能力。
核心思路：clem todd的核心思路是构建一个灵活且可扩展的框架，允许研究人员在统一的条件下评估各种任务型对话系统。该框架支持即插即用集成，确保使用统一的数据集、评估指标和计算约束。通过系统地评估不同系统和用户模拟器的组合，clem todd旨在提供关于对话系统性能影响因素的全面见解。
技术框架：clem todd框架包含以下主要模块：1) 数据集管理：提供统一的数据集接口，支持各种任务型对话数据集。2) 用户模拟器：支持集成现有的用户模拟器，并提供开发新模拟器的接口。3) 对话系统：支持集成现有的对话系统，并提供开发新系统的接口。4) 评估指标：提供一套标准的评估指标，用于衡量对话系统的性能。5) 实验管理：提供实验配置和运行管理功能，确保实验的可重复性。
关键创新：clem todd的关键创新在于其灵活性和可扩展性。它允许研究人员轻松地集成不同的用户模拟器和对话系统，并在统一的条件下进行评估。此外，clem todd提供了一套标准的评估指标，使得不同系统之间的比较更加可靠。该框架还支持实验配置和运行管理，确保实验的可重复性。
关键设计：clem todd的关键设计包括：1) 即插即用集成：使用标准化的接口，方便集成不同的用户模拟器和对话系统。2) 统一的数据集：使用统一的数据集格式，确保所有系统都在相同的数据上进行训练和评估。3) 标准化的评估指标：使用一套标准的评估指标，使得不同系统之间的比较更加可靠。4) 可配置的实验参数：允许研究人员配置各种实验参数，例如训练轮数、学习率等。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
研究人员使用clem todd重新评估了现有的任务型对话系统，并将三个新提出的对话系统集成到相同的评估流程中。实验结果表明，架构、规模和提示策略对对话性能有显著影响。例如，更大的模型通常表现更好，但需要更多的计算资源。精心设计的提示策略可以显著提高对话系统的性能。
🎯 应用场景
clem todd框架可用于加速任务型对话系统的研究和开发。它可以帮助研究人员快速评估不同的系统架构、用户模拟器和提示策略，从而找到最佳的解决方案。此外，clem todd还可以用于构建更高效和有效的会话AI系统，例如客户服务机器人、虚拟助手等。该框架的标准化评估流程有助于推动对话系统领域的进步。
📄 摘要（原文）
The emergence of instruction-tuned large language models (LLMs) has advanced the field of dialogue systems, enabling both realistic user simulations and robust multi-turn conversational agents. However, existing research often evaluates these components in isolation-either focusing on a single user simulator or a specific system design-limiting the generalisability of insights across architectures and configurations. In this work, we propose clem todd (chat-optimized LLMs for task-oriented dialogue systems development), a flexible framework for systematically evaluating dialogue systems under consistent conditions. clem todd enables detailed benchmarking across combinations of user simulators and dialogue systems, whether existing models from literature or newly developed ones. It supports plug-and-play integration and ensures uniform datasets, evaluation metrics, and computational constraints. We showcase clem todd's flexibility by re-evaluating existing task-oriented dialogue systems within this unified setup and integrating three newly proposed dialogue systems into the same evaluation pipeline. Our results provide actionable insights into how architecture, scale, and prompting strategies affect dialogue performance, offering practical guidance for building efficient and effective conversational AI systems.