大型语言模型是否理解多意图口语?
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究通过利用大型语言模型(LLMs)进行多意图口语语言理解(SLU)的研究,提出一种独特的方法,充分利用 LLMs 的生成能力,在 SLU 环境中重构了实体槽位,引入了子意图指令(SII)的概念,增强了对复杂多意图通信的解析和解释,从而形成了名为 LM-MixATIS 和 LM-MixSNIPS 的结果数据集。我们的研究表明,LLMs 可以匹配并潜在地超越当前最先进的多意图 SLU...
本研究使用大型语言模型进行多意图口语语言理解研究,提出了一种独特的方法,重构了实体槽位,引入了子意图指令的概念,增强了对复杂多意图通信的解析和解释。研究表明,大型语言模型可以超越当前最先进的多意图语言理解模型。同时,还介绍了两个度量标准,以分析大型语言模型在这一领域的熟练程度。