DIALGEN：人类与语言模型协作生成对话 可显著提升模型性能

自动理解人际对话的应用通常涉及与真实世界数据中的私人信息相关的挑战，例如呼叫中心或临床对话。处理受保护的数据还会增加注释的成本，限制技术的发展。

为了应对这些挑战，微软近日联合华盛顿大学研发团队发布论文，公布了一款名为 DIALGEN 的产品，这是一种循环半自动对话生成框架。

DIALGEN 使用一个语言模型（ChatGPT），可以按照模式和风格规范生成流畅的对话文本，通过迭代生成子对话并使用人类反馈来纠正不一致之处或改变对话的流程，从而生成复杂的对话。在以对话状态跟踪为框架的结构化总结代理——客户信息收集呼叫的实验中，展示了 DIALGEN 数据可以显著提高模型性能。

DIALGEN 论文页面：https://huggingface.co/papers/2307.07047