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【多轮对话】任务型多轮对话数据集如何采集
研究任务型对话系统，首先得从数据集采集说起，学术界需要公开的数据集来证明模型的效果，工业界更需要以数据集为基础来构建更鲁棒的对话系统，那么业界成熟的对话系统数据集有哪些呢，对于多轮，如何更科学的采集数据减少错误呢 这是出发点，采集过程中会告诉标注人员用户目标，然后标注人员开始与系统对话，这里的系统也是一个人，然后两个人对话生成多轮对话流。一句话就是human2human。 [M2M框架图]生成大纲与段落的示例。 [在这里插入图片描述]用户根据M2M生成的outline，来生成真正的对话数据集。 DSTC8：包含四个任务：(1) Multi-domain Task Completion, (2) NOESIS II: Predicting Responses, Identifying Success Scalable Multi-Domain Conversational Agents: The Schema-Guided Dialogue Dataset中文千言2020 CCF BDCI 千言：多技能对话
3.5K102编辑于 2022-09-06 - 来自专栏量子位
斯坦福公布任务导向型多领域多轮对话数据集
安妮 编译自 斯坦福NLP小组官方博客 量子位出品 | 公众号 QbitAI 任务导向型对话侧重于参与用户发起的特定话题的对话。 一般来说，如果做任务导向型对话的程序员训练模型数据集不够大且不够多样，那么接下来的工作很有可能受阻。 为了帮助缓解这个问题，斯坦福自然语言处理小组公布了一组语料库。 这组数据集包含了3031条多轮对话数据，内容主要分布在日程安排、天气信息检索和兴趣点导航。 这个对话集是通过知识库建立的，确保系统对自然语言处理得灵活流利。 在驾驶员模式中，用户会收到一份包含了明确信息的任务，里面列出了他们试图从助手中提取的某些信息，以及驾驶员和助手之间的历史对话。 驾驶员只负责提供一组对话，并根据之前的历史对话消息和指定任务将对话进行下去。这些任务是通过3到5个可选值（比如时间、日期、地点等）随机指定的。 ?
1.2K90发布于 2018-03-29 - 来自专栏记录
Netty时间轮延时任务
参数解释 首先创建时间轮，因为项目中只能出现一个实例所以直接用final修饰；public final HashedWheelTimer timer_wheel = new HashedWheelTimer tickDuration 1s滴答一下，ticksPerWheel 刻度盘为60 ;连起来就是创建一个时间论，一秒滴答一次，刻度盘为60,也就是60S 后重新开始/**TimerTask task:延时执行的任务 ThreadPoolExecutor executor = new TraceThreadPoolExecutor( nThreads, nThreads * 2 throw ex; } } }; }}当然HashedWheelTimer这个类属于全内存任务计算 ，通常在我们真正的业务中，是不会把这些任务直接放到jvm内存中的，要不然重启之后任务不都会消失了么，这样我们需要重写HashedWheelTimer,只需要对它任务的添加和获取进行重写到相应的持久化中间件中即可
1.2K30编辑于 2022-07-25 - 来自专栏我还不懂对话
【任务型对话】任务型对话中的自然语言生成
图片任务型对话中，一般包含ASR、语义理解、多轮状态追踪、会话策略、自然语言生成（NLG）模块，那么任务型对话中都有哪些生成的方法呢？基于模板因为任务型对话中，生成任务有两个作用，1. 但是任务导向型的对话往往特别依赖具体的领域，领域之间的差别会导致生成回复之间也会存在巨大的差异。 这一步和GPT-2一致， 预训练2：为了让生成的文本更贴近任务导向型对话的要求，模型还进一步在标注的数据集上预训练。 图片最后看指标，以及生成的case，还是挺靠谱的，整体方法在任务型对话的NLG任务上，应该是够用了（闲聊估计是不太够），本人也在业务中实践也是比较靠谱。 中文GPT模型：预训练一阶段目前已经有中文的gpt2模型，预训练2阶段可能需要中文的对话数据集，目前百度千言开放了一些对话数据集，可以在预训练阶段2用到。微调领域生成一些应该就可以。
1.8K30编辑于 2022-10-08 大模型从指令执行到多轮交互的演进：任务、方法与挑战
第一章：LLM能力的新标尺：多轮交互的核心任务随着研究的深入，对LLM多轮交互能力的评估不再是笼统的，而是被细化为具体的任务类型。 1.1 指令遵循任务：精确性与复杂度的双重考验多轮指令遵循任务是单轮评估的自然延伸，但它通过引入连续的、相互关联的指令，极大地提升了对模型能力的考验。 此外，M2Lingual和Multi-IF等基准将挑战扩展到多语言环境，发现即便是最先进的模型，在非英语的多轮对话中也表现出明显的“跨语言脆弱性”，上下文理解能力严重退化。 数学领域：单轮的“思想链”（Chain-of-Thought）已经证明了LLM解决数学问题的潜力。但在多轮交互中，任务从“解题”升级为“协作解题”。 同时，训练策略也在优化，如Vicuna通过修改损失函数和扩展上下文长度，ChatGLM2利用多查询注意力和因果掩码等技术，来更高效地处理长对话历史。
2.4K11编辑于 2025-10-06- 来自专栏新智元
北大等提出首个「多轮、多模态」PPT任务完成基准PPTC
新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】为了填补LLM在复杂多模态环境中利用复杂工具完成多轮、多模态指令的评估空白，研究人员引入了PowerPoint任务完成（PPTC）基准测试，以评估LLM 为了解决这个挑战，来自北大和微软亚洲研究院的研究人员们提出了测试大模型在多轮，多模态环境下完成PPT任务的评估数据集PPTC（PowerPoint Task Completion）。 生成和执行API序列 为了完成每轮用户的指令，研究人员主要考虑： 1. 当前轮次的用户指令 2. 之前轮次的用户指令（对话历史） 3. PPT文档（环境信息） 4. 如表1所示，在创建新文档任务中，GPT-4只正确完成了不到百分之23的多轮次单元。 2. 大模型处理长PPT模版的能力欠佳 在PPT文档编辑任务中，大模型需要基于给予的长PPT模板完成用户指令。 这一基准测试包含了279个多轮会话单元，涵盖了复杂的多模式环境中的数百个多模式指令。 2. 本文提出了PPTX-Match评估系统，用于自动测量语言模型在PPTC中的性能。
50020编辑于 2023-11-08 - 来自专栏ThoughtWorks
数据驱动与 LLM 微调: 打造 E2E 任务型对话 Agent
挑战 任务型对话系统的核心需求包括意图识别、槽位填充、状态管理和策略决策。 通过这种方法，任务型对话代理可以更好地理解和响应用户需求，提供更精准和个性化的服务。 易扩展的意图配置 对于任务型 Agent 来说，对话的目标是一致，即收集足够的信息帮助用户执行任务。 对于本文的任务，对 LLM 按照任务型 Agent 方向进行微调，因为需要学习的知识较少，并且不会对模型整体的回答能力进行大的变化，这里我们采用 LoRA 微调技术对模型进行 SFT。 图 2. 每个意图包含 2 至 3 个槽位，共生成了 6000 条左右的数据，覆盖了 5 个任务大部分用户状态变化路径，接下来将对微调训练的部分进行详细的介绍。
1.6K10编辑于 2024-05-30 - 来自专栏Soul Joy Hub
多轮检索式对话——【ACL 2017】SMN
作者认为构建问答历史语句和候选回复的交互表示是重要的特征信息, 因此借鉴语义匹配中的匹配矩阵, 并结合CNN和GRU构造模型: 与Multi-view模型类似, 这里作者也考虑同时提取词汇级和语句级的特征, 分别得到两个匹配矩阵M1和M2, 具体的: • Word-Matching-M1: 对两句话的词做word embedding, 再用dot(ei,ej)计算矩阵元素 • Utterance-Matching-M2: 对两句话的词做word
44720发布于 2021-09-10 - 来自专栏Soul Joy Hub
多轮检索式对话——【CIKM 2019】IMN
《Multi-Representation Fusion Network for Multi-Turn Response Selection in Retrieval-Based Chatbots》
43620发布于 2021-09-10 - 来自专栏Soul Joy Hub
多轮检索式对话——【COLING 2018】DUA
针对这些对话历史中的信息特征, 作者设计了下图所示的DUA模型： 第一部分: 通用的词向量+GRU做embedding 第二部分: 开始着手处理上面提到的对话历史交互问题, 首先虽然history中的多句话都对
42910发布于 2021-09-10 - 来自专栏Soul Joy Hub
多轮检索式对话——【ACL 2018】DAM
Selection for Chatbots with Deep Attention Matching Network》 文本对于context和response语义上的联系更进一步，将 attention 应用于多轮对话 ，打破之前的 RNN 和 CNN 结构，在多轮上速度快，达到了目前最好效果。 对应n个utterance-response对的匹配矩阵, 每一片的尺寸都是(n_u_i, n_r)对应匹配矩阵中每个矩阵的尺寸 最大池的3D卷积的操作是典型的2D卷积的扩展，如图其过滤器和步幅是3D
50730发布于 2021-09-10 - 来自专栏Soul Joy Hub
多轮检索式对话——【WSDM 2019】MRFN
Fusion Network for Multi-turn Response Selection in Retrieval-based Chatbots》 本文的Motivation是建立在最近几年多轮检索式对话基于的面向交互的思想是 : 这里很简单的用了word2Vec。 根据fusion操作所在阶段位置的早、中、晚，可分为3个策略： FES 第1到2列，就是在做fusion 第2列3列，做U、R 交互特征，Ti∗ 矩阵中的的各个向量为： 其中： 作者认为，轮次少的时候可能RNN系列性能的确可以和attention相抗衡，轮次多的时候可以理解为当前的回复其实更多与附近的对话相关，与较远的对话关系反而远了，所以对于局部前文信息把握更多的Contextual 可是个人理解，类似“对于局部前文信息把握更多”等多轮上下文位置与长度信息是由对v向量输入到GRU后表达出来的，应该与表示层、交互粒度没有太大关系。
48120发布于 2021-09-10 - 来自专栏java一日一条
【并发编程】IO密集型和CPU密集型任务
在Java并发编程方面，计算密集型与IO密集型是两个非常典型的例子，这次大象就来讲讲自己在这方面的内容，本篇比较基础，只适合刚入门的童鞋，请各种牛人不喜勿喷。 计算密集型 计算密集型，顾名思义就是应用需要非常多的CPU计算资源，在多核CPU时代，我们要让每一个CPU核心都参与计算，将CPU的性能充分利用起来，这样才算是没有浪费服务器配置，如果在非常好的服务器配置上还运行着单线程程序那将是多么重大的浪费 对于计算密集型的应用，完全是靠CPU的核数来工作，所以为了让它的优势完全发挥出来，避免过多的线程上下文切换，比较理想方案是： 线程数 = CPU核数+1 也可以设置成CPU核数*2，这还是要看JDK 对于JDK1.8来说，里面增加了一个并行计算，计算密集型的较理想线程数 = CPU内核线程数*2 IO密集型 对于IO密集型的应用，就很好理解了，我们现在做的开发大部分都是WEB应用，涉及到大量的网络传输 因此从这里可以发现，对于IO密集型的应用，我们可以多设置一些线程池中线程的数量，这样就能让在等待的这段时间内，线程可以去做其它事，提高并发处理效率。 那么这个线程池的数据量是不是可以随便设置呢？
3.8K30发布于 2019-03-18 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【Kotlin】泛型 ① ( 泛型类 | 泛型参数 | 泛型函数 | 多泛型参数 | 泛型类型约束 )
文章目录 一、泛型类 二、泛型参数 三、泛型函数 四、多泛型参数 五、泛型类型约束 一、泛型类 ---- 定义一个 泛型类 , 将 泛型参数 T 放在 尖括号 <T> 中 , 该泛型参数放在 类名后 Student<Int> = Student(18) student2.log() } 执行结果 : item : Tom item : 18 二、泛型参数 ---- 通常情况下 , 泛型参数 Student<Int> = Student(18) println(student2.logT(student2.item)) } 执行结果 : item : Tom Tom item : 18 18 四、多泛型参数 ---- 泛型函数 中 如果涉及到 匿名函数 参数 , 匿名函数 的 参数返回值 都是泛型 的话 , 在该泛型函数 中可能需要使用多个泛型 , 使用不同的字母表示不同的泛型 类型 , 在 logT 中 泛型 R 的类型是 Double 类型 ; student2 实例对象中 , 泛型 T 的实际类型是 Int 类型 , 在 logT 中 泛型 R 的类型是 Boolean
5.1K10编辑于 2023-03-30 - 来自专栏null的专栏
Facebook的多任务多模态向量召回模型Que2Search
，Que2Search[1]中就是提出使用多模态的方法来训练双塔模型，同时，在Que2Search的item塔中引入了分类的任务，与上面的双塔任务共同构成了多任务的训练方式。 2. Que2Search模型 2.1. Que2Search的模型结构 Que2Search的模型结构如下图所示： 左侧是一个Query侧的塔，右侧是item侧的塔。 2.2. 为了能对item塔的模型更好的学习，因此在这里设置了多标签多类目的分类任务，如上图中的右侧。 2.4. 总结 在Que2Search中，主要是加入了更多的文本特征，并利用基于Transformer的方法提取文本语义信息，同时在特征中融入了图像的特征，实现了多模态的模型学习。 另一方面，在训练的过程中提出了多任务的学习，有利于对item塔的模型学习。 参考文献 [1] Liu Y, Rangadurai K, He Y, et al.
1.8K20编辑于 2023-04-01 - 来自专栏深度学习自然语言处理
TextBind：在开放世界中多轮交织的多模态指令跟随
这些模型通过其自然语言界面展现出卓越的通用性，能够应对各种现实世界任务。 然而，它们的性能在很大程度上依赖于高质量的示例数据，通常难以获得。当涉及到多模态指令跟随时，这一挑战进一步加剧。 我们介绍了TextBind，这是一个几乎无需注释的框架，用于赋予更大型的语言模型多轮交织的多模态指令跟随能力。 我们的方法仅需要图像描述对，并从语言模型生成多轮多模态指令-响应对话。 我们发布了我们的数据集、模型和演示，以促进未来在多模态指令跟随领域的研究。 模型 我们的模型包括一个图像编码器、一个图像解码器、一个语言模型，以及连接它们的桥接网络，支持多轮交织的多模态指令跟随。它可以生成并处理任意交织的图像和文本内容。 demo 语言模型能够执行各种任务，包括根据一组图像创作引人入胜的故事，比较多个图像中的共同和不同之处，用生动的图像解释概念，生成带有插图的长篇连贯故事等等。
67420编辑于 2023-09-21 - 来自专栏JavaEdge
Dubbo定时任务时间轮(Time Wheel)算法详解
而在定时任务量大、性能要求高的场景，为将任务存取及取消操作时间复杂度降为 O(1)，会使用时间轮方案。 2 时间轮模型及其应用 一种高效批量管理定时任务的调度模型。 Hashed Timing Wheel 结构示意图 [watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_SmF2YUVkZ2U=,size_25,color_FFFF00 单层时间轮的容量和精度都是有限的，对于精度要求特别高、时间跨度特别大或是海量定时任务需要调度的场景，通常会使用多级时间轮以及持久化存储与时间轮结合的方案。 当指定时间轮槽数为 n 时，会向上取最靠近 n 的 2 次幂值 [20201014133316366.png#pic_center] timeouts、cancelledTimeouts HashedWheelTimer 在每次指针转动的时候，时间轮都会清理该队列 将缓存在 timeouts 队列中的定时任务转移到时间轮中对应的槽中 根据当前指针定位对应槽，处理该槽位的双向链表中的定时任务 检测时间轮的状态。
4.3K54发布于 2020-10-14 - 来自专栏写代码和思考
camunda 工作流学习笔记2 - 任务的多实例特性(Multiple Instance)
背景 在工作流中会有遇到这样一个"多个人处理同一个任务“的情形，在 camunda 中可以使用“任务的多实例”来实现。 2.知识 场景 比如遇到下面的场景： 一个审批任务可由 经理或者副经理 其中的一个人审批即可通过。 一个填报任务，要由组员A填报一半的内容，且组员B填报一半的内容，都填完了才算完成。 这时，可考虑使用“任务的多实例” 任务的多实例( Multiple Instance )：即一个任务task 可被多人顺序或并行处理。 如果“ 任务 ”是多实例的，则在“ 任务 ” 底部用三条短线表示。三个垂直线表示实例将并行执行，而三个水平线表示顺序执行。 image.png 设置一个任务为“多实例” 操作步骤： 1、点任务 - 设置（点小扳手） - 点 三个竖线或者横线。
5.3K10编辑于 2021-12-06 - 来自专栏CSDN社区搬运
多模态任务多粒度多课程去噪框架
）的新型多模态去噪框架，用于多模态基于方面的细粒度情感分析（MABSA）。 设计了一个新颖的多粒度多课程去噪框架（M2DF），该框架与基础模型的选择无关。 在几个代表性模型上评估了去噪框架，包括当前的最先进模型，并在MABSA的三个子任务上展示了竞争性能。 M2DF框架通过调整训练数据的顺序来实现去噪，而不是通过设置阈值来过滤数据。文章通过广泛的实验结果表明，该框架在MABSA的三个子任务上一致地超越了现有的最先进工作。 主要贡献 这篇文章的主要贡献可以总结为以下几点： 新视角提出：文章提出了一个新的视角来减少多模态基于方面的细粒度情感分析（MABSA）任务中噪声图像的负面影响，而不需要通过过滤数据来实现。 实验验证：作者在多个代表性模型上评估了M2DF框架，包括当前的最先进模型，并在MABSA的三个子任务上展示了其竞争性能。
27710编辑于 2024-12-20 - 来自专栏码猴小明
多任务编程 - 2
——肖乾旭 线程 1、线程的介绍 在Python中，想要实现多任务除了使用进程，还可以使用线程来完成，线程是实现多任务的另外一种方式。 ]]]]]) group：线程组，目前只能使用None target：执行的目标任务名 args：以元组的方式给执行任务传参 kwargs：以字典方式给执行任务传参 name：线程名，一般不用设置 3、 sing_thread.start() dance_thread.start() 运行结果： 线程执行带有参数的任务 1、线程执行带有参数的任务的介绍 Thread类执行任务并给任务传参数的方式有两种 ： args表示以元组的方式给执行任务传参 kwargs表示以字典的方式给执行任务传参 2、args参数的使用 代码演示： # -*- codeing = utf-8 -*- # @Time : 2021 多进程要比多线程消耗的资源多，但是多进程开发比单进程开发稳定性要强，某个进程挂掉不会影响其他的进程 多进程可以使用CPU的多核运行，多线程可以共享全局变量 如果前面还不太了解的朋友可以看看《多任务编程
57420编辑于 2022-01-20
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