すべてのエージェントをルールする:マルチエージェント会話AIに向けて【JST・京大機械翻訳】

Clarke Christopher; Peper Joseph Joshua; Krishnamurthy Karthik; Talamonti Walter; Leach Kevin; Lasecki Walter; Kang Yiping; Tang Lingjia; Mars Jason

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202210719204898 整理番号：22P0304315

すべてのエージェントをルールする:マルチエージェント会話AIに向けて【JST・京大機械翻訳】

One Agent To Rule Them All: Towards Multi-agent Conversational AI

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資料名：
発行年： 2022年03月15日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月15日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

市場における市販の会話エージェント(CAs)の増加する体積は,ユーザが学習を負担し,それらのタスクを達成するために複数のエージェントを採用することで,ユーザに結びついた。先行研究は,単一エージェントの設計の中で多数のドメインをサポートすることを探求したが,相互作用経験は,望ましい能力の大きな行動空間により苦しんでいる。これらの問題に取り組むために,著者らは,スケールにおける多重ブラックボックスCAの能力を結合することに焦点を合わせて,新しいタスクBBAI:ブラックボックスエージェント統合を導入した。2つの技術:質問エージェントペアリングと質問応答ペアリングを,このタスクを解決することを目指した。これらの技術を利用して,複数のCAと相互作用するための統一インタフェイスを提供するスケーラブルなシステムである全(OFA)を設計した。さらに,ユーザ質問とエージェント応答ペアを共同符号化する質問応答ペアリングの新しい符号器モデルであるMARS:マルチエージェント応答選択を導入した。OFAは,異種ドメインにわたる市販のCAのアンサンブルを自動かつ正確に統合できることを示した。特に,MARS符号器を用いて,著者らのBBAIタスクで最高の精度を達成し,強いベースラインを凌駕した。【JST・京大機械翻訳】

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人工知能

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