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ConvKGYarn：利用大型语言模型生成可配置和可扩展的对话知识图谱问答数据集
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原文英文，约200词，阅读约需1分钟。
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内容提要
大型语言模型和对话助手的发展需要动态、可扩展的对话数据集。知识图谱为生成最新的对话KGQA数据集提供了基础。我们提出了ConvKGYarn，能够生成高质量、可配置的数据集，以适应多种用户交互模式，提升对话助手性能。
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关键要点
- 大型语言模型和对话助手的发展需要动态、可扩展的对话数据集。
- 这些数据集必须适应多种用户交互模式，包括文本和语音。
- 知识图谱提供了生成最新对话KGQA数据集的基础。
- 现有的人类策划的KG基础对话数据集难以跟上快速变化的用户信息需求。
- 我们提出了ConvKGYarn，一种可扩展的方法，用于生成最新和可配置的对话KGQA数据集。
- ConvKGYarn在生成高质量数据方面表现出色，能够与流行的对话KGQA数据集相媲美。
- ConvKGYarn能够遵循人类交互配置，并在更大规模上运行。
- 通过测试LLMs在不同配置下的对话，展示了ConvKGYarn的实用性。
- ConvKGYarn能够改善KGQA基础，并评估LLMs的参数知识，提供了对话助手不断演变的强大解决方案。
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