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提升长期对话生成中对话之间的差距
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文介绍了Conversation Chronicles数据集和ReBot对话模型，用于实现长期对话设置。数据集包含时间间隔和细粒度的发言者关系，模型具有高人类参与度的长期上下文理解能力。该模型由仅约630M个参数的按时间顺序总结和对话生成模块组成。
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关键要点
- 开放领域聊天机器人研究主要集中于短期单次对话，忽视了长期对话的上下文理解需求。
- 多会话对话设置中，时间间隔和发言者关系对上下文理解至关重要。
- 引入了一个新的对话数据集Conversation Chronicles，包含100万多会话，强调时间间隔和细粒度的发言者关系。
- Conversation Chronicles中的对话片段经过广泛的人工评估，显示出一致和连贯的互动特性。
- 提出了对话模型ReBot，具有约630M个参数，专注于按时间顺序的总结和对话生成。
- ReBot在Conversation Chronicles上训练后，展现出高人类参与度的长期上下文理解能力。
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