[매일 논문 초록 읽기 : 57일차] 다중 사용자 환경에 사용되는 챗봇 개발을 위한 framework인 MUCA

 최근 대규모 언어모델 (LLM)의 발전은 챗봇 개발에 새로운 길을 열였다. 기존의 연구들은 사람의 input에 대해 무엇을 답변할지를 결정하는  single-user 챗봇에 중점을 두었다.

 이 논문에서, 우리는 더 복잡한 3W 디자인 차원 (무엇을 말할지 - What, 언제 대답을 할지 - When, 누구에게 답변할지 - Who)을 가진 multi-user 챗봇들을 소개한다. 그리고, 우리는 그룹 토론을 위해 특별하게 설계된 챗봇을 위한 LLM 기반 framework인 Multi-User Chat Assistant (MUCA)를 제안한다. MUCA는 Sub-topic Generator, Dialog Analyzer, Utterance Strategies Arbitrator의 세가지 메인 모듈로 구성되어 있다. 이 모듈들은 적절한 대답 내용, 타이밍, 적절한 대상을 공동으로 결정한다.

 MUCA를 최적화 하는 과정을 보다 쉽게 만들기 위해, 우리는 실제 유저의 행동을 모방할 수 있는 LLM 기반의 Multi User Simulator (MUS)도 소개한다. 이는 챗봇과 시뮬레이션된 유저가 보다 빠르게 대화할 수 있도록 하고, 챗봇 framework의 초기 개발을 보다 효율적으로 만든다. 

 MUCA는 사례 연구와 사용자 연구에서의 실험 결과에 의해 증명된 바와 같이, 적절한 대화 타이밍, 적절한 문맥, 긍정적인 유저 참여를 포함하여 소~중규모의 참가자가 있는 목적 지향 대화에서 효과적임을 보였다.

제목 : Multi-User Chat Assistant (MUCA): a Framework Using LLMs to Facilitate Group Conversations
https://arxiv.org/abs/2401.04883