嘈杂信道的力量：无监督端到端任务导向对话的 LLMs

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通过使用未标注的数据和模式定义，我们开发了一种新方法来构建一个完全无监督的面向任务的对话系统，该系统可以在迭代中通过期望最大化方法逐渐改进伪标签，并利用这些标签来训练一个端到端的对话代理，其在 MultiWOZ 基准测试上的成功率超过了强大的 GPT-3.5 基准的两倍。

通过使用未标注的数据和模式定义，研究人员开发了一种新方法来构建无监督的对话系统。该系统通过迭代改进伪标签，并利用这些标签训练一个端到端的对话代理。该对话代理在MultiWOZ基准测试中的成功率超过了GPT-3.5基准的两倍。