DIALGEN：人類與語言模型協作生成對話 可顯著提升模型性能

　　自動理解人際對話的應用通常涉及與真實世界數據中的私人信息相關的挑戰，例如呼叫中心或臨床對話。處理受保護的數據還會增加注釋的成本，限制技術的發展。

　　為了應對這些挑戰，微軟近日聯合華盛頓大學研發團隊發布論文，公布了一款名為DIALGEN的產品，這是一種循環半自動對話生成框架。

　　DIALGEN 使用一個語言模型(ChatGPT)，可以按照模式和風格規范生成流暢的對話文本，通過迭代生成子對話并使用人類反饋來糾正不一致之處或改變對話的流程，從而生成復雜的對話。在以對話狀態跟蹤為框架的結構化總結代理——客戶信息收集呼叫的實驗中，展示了 DIALGEN 數據可以顯著提高模型性能。