英伟达发布CantTalkAboutThis，如何让大语言模型（比如聊天机器人）在对话中保持话题的连贯性和相关性。总的来说，这项工作提出了一种新的方法来提高语言模型在对话中保持话题相关性的能力，这对于开发能够有效、安全地与用户互动的聊天机器人和虚拟助手至关重要。
例如，你在和一个在线客服聊天，想要解决一个特定的问题，比如预订酒店。在这个过程中，你可能会故意或者无意地提出一些与预订酒店不相关的问题，比如询问关于当地旅游景点的信息。这篇论文介绍的技术和数据集就是为了帮助语言模型识别这种情况，并继续专注于解决你最初的问题，而不是被不相关的问题分散注意力。
主要功能和特点：
- 话题遵循（Topic-following）：这个功能让语言模型能够理解复杂的对话指令，并在对话中坚持相关话题。
- 数据集（CANTTALKABOUTTHIS）：这个数据集包含了1080个合成对话，这些对话覆盖了广泛的主题和领域，并且在对话中穿插了一些会使聊天机器人偏离预定话题的干扰项。
- 提高鲁棒性：通过在这个数据集上进行微调，语言模型能够更好地维持话题的连贯性，并在面对干扰项时能够坚持既定的角色。
工作原理：
CANTTALKABOUTTHIS数据集的创建涉及几个步骤：
- 设计场景：首先，定义一系列特定的对话场景，比如预订酒店或银行服务。
- 制定话题指令：为每个场景生成详细的系统指令，这些指令描述了用户和聊天机器人之间的理想互动方式。
- 构建对话：根据这些指令生成对话，确保对话内容与指令保持一致。
- 插入干扰项：在对话中加入干扰项，即那些会使聊天机器人偏离主题的用户话语。
- 微调模型：使用这个数据集对语言模型进行微调，使其在实际对话中能够识别并忽略干扰项，保持对话题的关注。
具体应用场景：
- 在线客服：在线客服可以使用这种技术来确保在帮助客户解决问题时保持对话的专业性和效率。
- 虚拟助手：虚拟助手可以通过这种技术提高其在执行特定任务（如预订、查询信息等）时的性能和准确性。
- 内容审核：此外，这种技术还可以用于内容审核，帮助模型识别和避免生成或传播有害信息。
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