DeepThink: Aligning Language Models with Domain-Specific User Intents
DeepThink: Aligning Language Models with Domain-Specific User Intents [25.5] 本研究では、高品質な命令を生成するためのDeepThinkと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 DeepThinkはまず、いくつかのシード質問を生成して、実際のユーザ質問を模倣し、会話をシミュレートして、隠されたユーザニーズを明らかにし、会話のコンテキストによって回答を洗練する。 実験により、DeepThinkは広告ドメイン内の実際のユーザテストセット上でのGPT-4-turbo+RAGベースのアシスタントと比較して平均パフォーマンスが7.92%向上していることが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 08 Feb 2025 09:04:16 GMT)
「: data synthesis based on conversations, data refinement based on conversations, and supervised fine-tuning (SFT) enhanced with retrieval, DeepThink addresses the critical challenge of adapting LLM to understand and meet hidden user needs in vertical domains.」というデータ合成フレームワーク＋αの提案と有効性検証。