Towards Understanding Counseling Conversations: Domain Knowledge and Large Language Models

本文探讨如何使用领域知识和大型语言模型(LLM)改进对咨询对话的理解。研究表明,尽管Transformer和GPT等先进模型在预测对话结果上表现不佳,但通过结合人类注释的领域知识和LLM生成的特征,能提升模型性能约15%,有助于更好地描述咨询会话的动态。

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本文是LLM系列文章,针对《Towards Understanding Counseling Conversations:Domain Knowledge and Large Language Models》的翻译。

摘要

了解咨询对话的动态是一项重要任务,但无论基于Transformer的预训练语言模型最近取得了什么进展,这都是一个具有挑战性的NLP问题。本文提出了一种系统的方法来检验领域知识和大型语言模型(LLM)在更好地代表危机咨询师和寻求帮助者之间的对话方面的功效。我们的经验表明,最先进的语言模型,如基于Transformer的模型和GPT模型,无法预测对话结果。为了给对话提供更丰富的上下文,我们结合了人类注释的领域知识和LLM生成的特征;领域知识和LLM特征的简单集成将模型性能提高了约15%。我们认为,当咨询会话被用作会话的附加上下文时,可以利用领域知识和LLM生成的特征来更好地描述咨询会话。

1 引言

2 咨询会话分析

3 模型

4 实验设置

5 讨论

6 相关工作

7 结论

我们研究了危机咨询师

### DeepSeekMoE 实现极致专家专业化 在 Mixture-of-Experts (MoE) 语言模型中,DeepSeekMoE 致力于实现专家的极致专业化。为了达到这一目标,该研究引入了一种新颖的方法来处理专家之间的知识共享和隔离问题。 #### 共享专家隔离机制 分配给不同专家的 token 可能需要一些共同的知识,这可能导致多个专家在其参数中收敛于相同的共享知识,进而造成专家参数的冗余[^2]。为了避免这种冗余并提高参数效率,DeepSeekMoE 设计了一个特殊的共享专家子集。这些共享专家始终处于激活状态,负责捕捉和整合跨上下文的通用知识。因此,其他路由专家可以专注于更特定的任务,减少了重复学习的可能性,提升了整体模型性能和资源利用效率。 #### 极致专家专业化策略 除了上述提到的共享专家外,DeepSeekMoE 还采用了多种技术手段促进各领域内专家的专业化程度: - **动态调整门控网络**:通过优化门控函数的设计,使得每个输入样本能够被最合适的少数几个专家处理,而不是平均分布到所有可用专家上; - **自适应训练方案**:根据不同阶段的学习需求灵活改变损失权重以及正则项强度等因素; - **多任务联合训练框架**:鼓励各个专精方向上的专家不仅要在单一目标任务上有出色表现,在辅助任务方面也需具备一定能力,以此增强泛化性和鲁棒性。 ```python def dynamic_gating_network(input_tensor, expert_weights): """ 动态调整门控网络示例 参数: input_tensor: 输入张量 expert_weights: 各位专家对应的权值向量 返回: selected_experts_indices: 被选中的几位专家索引列表 """ scores = tf.matmul(input_tensor, expert_weights) top_k_values, top_k_indices = tf.nn.top_k(scores, k=3) return top_k_indices.numpy().tolist() ```
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