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本記事では、LLMを用いた「共感的な応答」に関する研究を紹介します。
研究者らはLLMの共感的な対話能力を実証的に調査し、現状の改善方法を提案しています。従来の課題であった”ユーザーの感情理解”と”適切な応答”についての新たな可能性を示しています。
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参照論文情報
- タイトル：Harnessing the Power of Large Language Models for Empathetic Response Generation: Empirical Investigations and Improvements
- 著者：Yushan Qian, Wei-Nan Zhang, Ting Liu
- 所属：Harbin Institute of Technology
背景
人と人とのコミュニケーションにおいて、お互いの気持ちを理解し合うことは「共感的な対話」と呼ばれ、社会をよりよくする上で欠かせないものと言われています。
AIの研究者たちは、コンピューターにも人間のような共感能力を持たせようと努力してきました。
これまでの研究では、比較的小さな規模の言語モデルを使って、共感的な返事ができるようにトレーニングする試みが行われてきました。しかし、LLMが登場したことで、状況が大きく変わりました。
LLMは膨大な情報を学習しており、人間の言葉をよく理解し、適切な返事をすることができます。最近では人間からのフィードバックを活用した新しい学習方法によって、さまざまな場面で人間らしい対話ができるようになりました。
しかし、LLMが本当に共感的な対話をできるのかについては、まだ十分に研究されていません。そこで、研究者たちは、LLMが共感的な返事をどれくらい上手に生成できるのか、そしてそれをさらに改善するにはどうすればいいのかを調べようとしています。LLMと人間のコミュニケーションがより自然で温かいものになることを目指した研究です。
以下で詳しく紹介します。
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