多用户聊天助手 (MUCA): 一种利用 LLMs 促进群组对话的框架

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该论文介绍了一种基于大型语言模型的多用户聊天机器人框架，其中包括多个关键模块，以确定适当的回应内容、时机和适当的接收者。针对此框架的优化过程，还提出了一种基于大型语言模型的多用户模拟器。通过案例研究和用户研究实验证明，该框架在目标导向对话中表现出有效性，包括适当的插入时间、相关内容和积极的用户参与。

通过训练用户模拟器UserGPT和生成对话数据集RealChat，实验结果显示模型在Vicuna-Bench和MT-Bench中表现优于基线模型，并通过与LLaMA 2模型微调在MT-Bench中获得6.33的领先分数。方法还展示了可扩展性和可迁移性，并初步探索了训练集数据质量与模型性能之间的相互作用。