Tokengeist: Tracciamento dell'Attribuzione Multi-Turno nelle Conversazioni Agentiche
I ricercatori hanno introdotto l'attribuzione del contesto multi-turno (MTCA) per tracciare come i token dei turni precedenti influenzano la risposta di un modello linguistico in conversazioni multi-turno. I metodi esistenti elaborano il contesto in un unico passaggio, perdendo le dipendenze stratificate. Tokengeist, un framework agnostico rispetto al metodo di attribuzione, recupera i percorsi di dipendenza completi interpretando l'attribuzione come un attraversamento ricorsivo di un grafo aciclico diretto (DAG) attraverso i turni. Il team rilascerà MTCABench, un benchmark di 3.845 span target. L'articolo è disponibile su arXiv.
Fatti principali
- Viene introdotta l'attribuzione del contesto multi-turno (MTCA).
- Tokengeist è un framework agnostico rispetto al metodo di attribuzione e scalabile.
- Tokengeist recupera i percorsi di dipendenza completi interpretando l'attribuzione come un attraversamento ricorsivo di un grafo aciclico diretto (DAG) attraverso i turni della conversazione.
- I metodi esistenti di attribuzione del contesto elaborano l'intero contesto in un unico passaggio.
- MTCABench è un benchmark di 3.845 span target che verrà rilasciato.
- L'articolo è su arXiv con ID 2607.22610.
- Il lavoro affronta la struttura stratificata e non lineare dei dialoghi reali.
- Tokengeist è progettato per compiti di ragionamento multi-step.
Entità
Istituzioni
- arXiv