위키피디아의 마법사: 지식 기반 대화 에이전트

오픈 도메인 대화에서 지능형 에이전트는 지식 사용을 보여야 하지만, 현재까지 이를 입증하는 설득력 있는 사례는 많지 않습니다. 가장 인기 있는 시퀀스 투 시퀀스 모델들은 일반적으로 입력 발화에서 출력으로 매핑할 때 기억에 의존한 일반적인 발화들을 '생성하고 기대하는' 방식으로 작동하며, 회상된 지식을 맥락으로 활용하지 않습니다. 지식 사용은 명확한 근거가 있는 지식 중심의 오픈 도메인 대화를 보여주는 감독 학습 벤치마크 과제의 부재 등으로 인해 지금까지 어려웠습니다. 이를 해결하기 위해 위키피디아에서 검색한 지식과 직접 연결된 대화를 포함하는 대규모 데이터셋을 수집 및 공개합니다. 이어서 지식을 검색, 읽고 이 정보를 조건으로 삼아 자연스러운 응답을 생성하는 아키텍처를 설계했습니다. 우리의 최고 성능 대화 모델은 자동 평가 및 인간 평가에서 지식이 풍부한 오픈 도메인 주제 토론을 수행할 수 있으며, 새로운 벤치마크는 이 중요한 연구 방향에서 추가 개선을 측정할 수 있게 합니다.