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96SEO 2026-02-20 03:31 36
目前存在的问题是对话中个性化信息的稀疏性仅利用MLEMaximum
Estimation会导致模型生成的回复与给定的个性化信息不相关或不一致为了解决这一问题本文提出两阶段个性化感知的训练框架来提升个性一致性
粗粒度阶段构建个性化问答对通过训练模型回答个性化感知的问题使得模型对于个性化信息高度敏感
细粒度阶段通过对比学习显式挖掘一致性回复和生成不一致性回复之间的差别迫使模型更加关注关键的个性化信息
损失计算的这样通常容易生成最高频词导致生成个性化不一致或不相关的回复
另一方面模型对于个性化信息中关键信息缺乏关注导致生成个性化话相关但不一致的回复如上述
此外作者认为最主要是因为模型无法始终保持一致性而这和自我意识有关
中心思想是从粗略地了解自我学习到精细地避免误识别提高回复的一致性
数据集上微调通过输入个性化信息得到关系然后对于实体信息则需要抓取输入的关键词
对比学习最关键的部分就在于构造负样本对我们直接来学习一下这个部分
Ck(yi)p(E∣[Pj;Y];ϕ)−p(E∣[Pj;Y/i];ϕ)
被掩盖的词如果生成的词就是原来的词则使用第二可能的词这样就构造了
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