과제정보
이 논문은 2023년도 정부(산업통상자원부)의 재원으로 한국산업기술평가관리원의 지원을 받아 수행된 연구임. (No. 1415184727, 전문개인투자자 맞춤형 투자 정보 제공을 위한 실시간 금융 텍스트 심층 이해 및 투자 정보 지원 서비스 개발)
한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리) (Annual Conference on Human and Language Technology)
- 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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- Pages.409-414
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- 2023
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- 2005-3053(pISSN)
전문 지식 및 대화 정책 예측이 결합된 프롬프트를 활용한 지식 기반 대화 생성
Knowledge-Grounded Dialogue Generation Using Prompts Combined with Expertise and Dialog Policy Prediction
- 주어진 (한국과학기술원 전산학부) ;
- 임채균 (한국과학기술원 전산학부) ;
- 이도경 (KT AI2XL연구소) ;
- 윤준영 (KT AI2XL연구소) ;
- 성주원 (KT AI2XL연구소) ;
- 최호진 (한국과학기술원 전산학부)
- Eojin Joo (KAIST School of Computing) ;
- Chae-Gyun Lim (KAIST School of Computing) ;
- DoKyung Lee (KT AI2XL) ;
- JunYoung Youn (KT AI2XL) ;
- Joo-Won Sung (KT AI2XL) ;
- Ho-Jin Choi (KAIST School of Computing)
- 발행 : 2023.10.12
초록
최근 지식 기반 대화 생성에 많은 연구자가 초점을 맞추고 있다. 특히, 특정 도메인에서의 작업 지향형 대화 시스템을 구축하는 것은 다양한 도전 과제가 있으며, 이 중 하나는 거대 언어 모델이 입력과 관련된 지식을 활용하여 응답을 생성하는 데 있다. 하지만 현재 거대 언어 모델은 작업 지향형 대화에서 단순히 정보를 열거하는 방식으로 응답을 생성하는 경향이 있다. 이 논문에서는 전문 지식과 대화 정책 예측 모델을 결합한 프롬프트를 제시하고 작업 지향형 대화에서 사용자의 최근 입력에 대한 정보 제공 및 일상 대화를 지원하는 가능성을 탐구한다. 이러한 새로운 접근법은 모델 파인튜닝에 비해 비용 측면에서 효율적이며, 향후 대화 생성 분야에서 발전 가능성을 제시한다.