Teaching Language Models To Gather Information Proactively
Teaching Language Models To Gather Information Proactively [53.9] 大規模言語モデル(LLM)は、ますます協力的なパートナーとして機能することが期待されている。 本研究では,アクティブな情報収集という新たなタスクパラダイムを導入する。 キー情報をマスキングする、部分的に特定された現実世界のタスクを生成するスケーラブルなフレームワークを設計する。 このセットアップの中核となるイノベーションは、真に新しい暗黙のユーザー情報を引き出す質問に報酬を与える、強化された微調整戦略です。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jul 2025 23:50:09 GMT)
「proactive information gathering」を行うよう、Synthetic Conversation EngineとReinforcement Fine-Tuningによってモデルを強化するフレームワークを提案、「Qwen 2.5-7B model significantly outperforms 03-mini by 18% on automatic evaluation metrics. More importantly, human evaluation reveals that clarification questions and final outlines generated by our model are favored by human annotators by 42% and 28% respectively.」とのこと。