Convert Language Model into a Value-based Strategic Planner

📄 arXiv: 2505.06987v6 📥 PDF

作者: Xiaoyu Wang, Yue Zhao, Qingqing Gu, Zhonglin Jiang, Xiaokai Chen, Yong Chen, Luo Ji

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-05-11 (更新: 2025-08-27)

备注: 13 pages, 6 figures, ACL 2025 Industry Track

💡 一句话要点

提出straQ*框架，将语言模型转化为基于价值的策略规划器，提升情感支持对话质量。

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

关键词: 情感支持对话 强化学习 大型语言模型 Q-learning 策略规划

📋 核心要点

  1. 现有情感支持对话方法缺乏状态模型的视角，难以优化长期对话满意度。
  2. straQ*框架结合Q-learning与LLM，通过长期回报规划最优对话策略。
  3. 实验表明，straQ*在情感支持对话任务上显著优于多种基线方法。

📝 摘要（中文）

情感支持对话（ESC）旨在通过有效的对话缓解个体的情绪困扰。尽管大型语言模型（LLMs）在ESC方面取得了显著进展，但大多数研究可能没有从状态模型的角度定义该图，因此为长期满意度提供了次优的解决方案。为了解决这个问题，我们在LLM上利用Q-learning，并提出了一个名为straQ的框架。我们的框架允许即插即用的LLM在ESC期间引导规划，基于长期回报确定最佳策略，并最终指导LLM进行响应。在ESC数据集上的大量实验表明，straQ优于许多基线，包括直接推理、自我完善、思维链、微调和有限状态机。

🔬 方法详解

问题定义：情感支持对话旨在帮助用户缓解情绪困扰。现有方法，包括直接推理、思维链等，通常缺乏对对话状态的建模和长期规划能力，导致对话策略的次优，难以保证用户长期满意度。因此，需要一种能够进行长期规划并优化长期回报的对话策略。

核心思路：论文的核心思路是将大型语言模型（LLM）转化为一个基于价值的策略规划器。通过引入Q-learning，让LLM能够学习不同对话状态下采取不同行动的长期回报，从而选择最优的对话策略。这种方法将对话过程视为一个马尔可夫决策过程（MDP），通过最大化累积回报来优化对话策略。

技术框架：straQ框架主要包含以下几个模块：1) LLM：作为对话策略的执行者，负责生成对话回复。2) Q-learning模块：负责学习不同状态-行动对的Q值，用于指导LLM选择最优行动。3) 状态表示模块：负责将对话历史和用户情绪状态编码成状态向量。4) 奖励函数*：用于评估对话回复的质量和用户的情绪状态变化，并给出相应的奖励信号。整个流程是，首先由状态表示模块将当前对话状态编码成状态向量，然后Q-learning模块根据当前状态和Q值选择最优的行动（即对话策略），LLM根据选择的行动生成对话回复，最后奖励函数评估回复的质量并给出奖励信号，用于更新Q值。

关键创新：该论文的关键创新在于将Q-learning与LLM相结合，实现了一个能够进行长期规划和优化长期回报的情感支持对话系统。与传统的基于规则或基于检索的方法相比，该方法能够根据用户的具体情况动态调整对话策略，从而提供更个性化和更有效的支持。此外，该框架具有即插即用的特性，可以方便地集成不同的LLM。

关键设计：在Q-learning模块中，使用了ε-greedy策略进行探索，以平衡探索和利用。奖励函数的设计至关重要，需要综合考虑对话回复的流畅性、相关性、情感倾向以及用户的情绪状态变化。具体来说，奖励函数可以包括以下几个部分：1) 回复流畅性奖励：使用语言模型评估回复的流畅度。2) 回复相关性奖励：评估回复与对话历史的相关性。3) 情感倾向奖励：评估回复的情感倾向是否积极。4) 用户情绪变化奖励：评估回复是否能够改善用户的情绪状态。这些奖励的权重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，straQ在情感支持对话任务上显著优于多种基线方法，包括直接推理、自我完善、思维链、微调和有限状态机。具体来说，straQ在对话质量、用户满意度等方面均取得了显著提升。这些结果表明，将Q-learning与LLM相结合是一种有效的情感支持对话策略。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要情感支持的场景，例如心理咨询、在线客服、智能助手等。通过提供更有效的情感支持对话，可以帮助用户缓解情绪困扰，提高生活质量。未来，该技术还可以扩展到其他类型的对话任务，例如教育辅导、健康咨询等。

📄 摘要（原文）

Emotional support conversation (ESC) aims to alleviate the emotional distress of individuals through effective conversations. Although large language models (LLMs) have obtained remarkable progress on ESC, most of these studies might not define the diagram from the state model perspective, therefore providing a suboptimal solution for long-term satisfaction. To address such an issue, we leverage the Q-learning on LLMs, and propose a framework called straQ. Our framework allows a plug-and-play LLM to bootstrap the planning during ESC, determine the optimal strategy based on long-term returns, and finally guide the LLM to response. Substantial experiments on ESC datasets suggest that straQ outperforms many baselines, including direct inference, self-refine, chain of thought, finetuning, and finite state machines.