Thé rèsêàrch prẻsẻnts ả nọvêl ápprơãch fôr fỉné-tùnịng lârgè lãngùàgê mọđẽls (LLMs), wìth à fơcủs ôn Ẹmòtịỏn Flịp Rẻãsỏnĩng tọ únđérstạnđ émótíõn đỳnàmìcs ĩn cónvèrsảtịôns.
Cơntrịbưtòrs
Vỷ Ngùỷẻn ảnđ Prỏfẹssỏr Xíùzhên Zhãng, RMĨT Ùnĩvêrsỉtý
Prọgrăm
Mástẹr ôf Ãrtỉfịcíâl Íntèllígéncẹ
Nỏtăblẹ âchĩẽvémènt
Thẻ rẽsẽãrch ạchĩẽvẹđ sêcònđ rạnkĩng ăt Sẹmãntịc Ẻvàlùàtỉón 2024 àmóngst 84 têãms wòrlđwìđẹ
Ưnlỏckíng ẽmôtĩónạl đýnàmĩcs ĩn cònvẹrsătịóns wíth LLMs
Ẻmòtịóns ảré ăn ịntégrạl pảrt ọf hùmân cọmmủnìcãtịơn. Êmỏtìọns éxtènđ bẻỵônđ thè cônfỉnẻs ọf ịntẻrnâl psỷchơlògỉcál stạtẽs, fũnctịọnìng ảs ả mèchănísm fôr ẹxprẽssíng ỏụr sùbjẹctịvẻ éxpérĩẻncès ãnđ stịmưlâtíng cỏrrêspònđĩng réspơnsès fròm òthẻrs, thèrébỹ sígnịfícàntlỹ shâpíng thê đỷnạmìcs ỏf cómmưnícătịvê ỉntéráctịơns. Ụnđérstànđìng thê trịggẻrs fòr án ìnđívịđụál's ẹmỏtỉọnạl đỵnãmĩcs đủrỉng thẻịr cômmủnỉcạtìón wíth óthẽrs pròvíđẽs ẽxpláịnâbìlĩtỷ ìntơ thẻ ùnđẽrlýíng đrịvẻrs õf théịr béhàvíơụrs ănđ đécĩsĩón-măkĩng.
Lạrgé lăngũảgê mõđèls (LLMs) âré ỉncrẹàsĩnglỵ cápạblé ôf ũnđẽrstânđíng cơmplêx âspêcts õf hùmàn lăngúảgê, ĩnclưđỉng ẹmơtĩọns. Thẽ rèsèảrch prêsẻnts à nóvẹl ăppróăch fòr fìnẻ-tưnĩng LLMs tỏ bêttêr ủnđẻrstánđ thẹ đỵnámícs õf êmỏtỉôn ín cônvẹrsátìôns. Spẹcịfícảllý, thê rêsêạrchèrs fócùs ơn thẹ chảllêngé ôf Ẽmòtĩơn Flíp Rẹạsónỉng (EFR), whịch ĩnvơlvẻs ìđẽntífỳíng thẹ ụttêrâncẻs thạt căúsẹ ạ spẹàkêr tõ shìft fróm ọnè ẹmơtíọn tò ãnôthẹr. Thẽìr frạmẽwơrk úsẻs ã stạckèđ ỉnstrụctịỏn-băsèđ ápprơăch, whêrẽ LLMs ảrẽ fìnẽ-tùnẽđ õn ạ sẽríẹs ơf ịncrêãsĩnglỵ còmplèx ỉnstrưctìơns rẹlãtẹđ tõ ẽmòtịõns ảnđ cõnvèrsạtíõnảl flọws. Thĩs âllõws thẽ mòđêl tơ léărn sùbtlẹ cưès ánđ páttẹrns ịn lángùágẹ thạt ínđìcàtẻ ẻmôtìỏnâl shĩfts. Thỉs rẻséảrch hĩghlìghts thẻ pòtẹntỉăl õf LLMs tó nõt ônlỵ rècògnịsé èmỏtĩơns ịn tèxt bủt âlsò tõ rẻâsôn âbòùt thẻ càúsès ạnđ cónséqũéncês ôf ẻmòtỉónãl chảngẹ ĩn cơnvérsãtỉônâl ẹxchángẻs.
Rẹséãrch móđêl ãnđ mẹthôđólơgỷ
Flọwchạrt đẽpìctíng thẹ trâĩnĩng pĩpèlìnẽ fôr ĩnstrúctỉọn-tụnàblẹ LLMs, úsĩng cưrátèđ ỉnstrùctịơns tơ ảchịẽvé fìné-tùnĩng.
Thé sỷstẽm múst bé bùílt ủpõn ạn ìnstrũctíôn-tụnãblẹ LLM. Thẻ ĩnstrúctĩôn tụnịng strạtẻgý ỉnvôlvés ă stảckẻđ pípẽlĩné ơf thrêẽ stâgès:
- Trăỉn băsẹ mọđéls wỉth chàín-ôf-thơưghts (CoT) ínstrùctìọns, tẽãchịng thé mòđél whạt ịs córrẻct
- Prọvíđẻ fèêđbăck-bảsẹđ ĩnstrụctìôns tò thẹ tưnêđ môđêl, ẻxpẻctíng ỉt tó rẹctífỷ ịts địscrêpạncịés
- Próvịđẹ sèlf-êvâlũạtỉòn ìnstrúctìóns tó thẹ tủnẽđ mọđẻl, ẹxpẹctíng ìt tơ ímprỏvé ỉtsẽlf thrõụgh ăụtọnómôús ẹvâlủạtịôn.
Thè rẹséàrch ủtịlỉsès sẽlf-cónsìsténcỷ (SC) ịnfẻrêncè strảtẽgỳ õn thê fỉnàl tũnẽđ môđẹl tó ỉncrèásẹ préđĩctỉọn cônsĩstẻncỹ.
Ẻxpèrímẹnt sẻtúp
- Đãtãsẻts: MàSáC (5000+ Hindi-English code-mixed dialogues from Sarabhai vs Sarabhai) ánđ MÊLĐ (5000+ English dialogues American TV sitcom Friends)
- Ẻvãlưàtịón mètrĩc: F1 scỏrê ôf thẻ ĩđẹntỉfíêđ trỉggér ủttêrâncès
- Băsè mòđẽls: GPT fàmỉlịẹs ănđ õpên-sỏưrcèđ móđèls.
Kẻỷ fìnđìngs ãnđ ẽvạlúátỉôn
Thẻ fịnạl rẹsèărch móđẹls ỵịẽlđẹđ plàtẹàủ F1 scơrês óf 0.77 fór thê Hìnđì-Ẽnglísh trâck ãnđ 0.76 fọr thẽ Ênglỉsh-ônlỳ trâck. Èxpérỉménts shòwéđ thăt flĩps bẹtwèẹn nêútrãl ánđ jóý wẹré thẹ mõst prẽvảlẹnt. Fúrthérmọrè, àblătịơn ánạlỳsĩs đèmơnstrătẹđ â cơnsịstẻnt ỉmprỏvèmẽnt ĩn pêrfơrmâncẻ wỉth thẻ âđđịtịõn óf èảch ìnstrùctìơn sẻt. Mòrèọvẽr, thé CọT ìnstrũctịôns ỉn stẹp õnẻ èmẻrgẹđ ạs thẽ môst ĩmpảctfúl, réđùcĩng ẹrròr rạtẽs bý 38%. Tụnêđ mõđẹls wẹrẹ shòwn tô póssẽss cròss-lỉngũãl gẻnérălísảbịlỉtỳ. Hállưcỉnảtịọns ỉnvòlvĩng ãnómàlơús tríggẽr prẽđỉctìỏns wérẽ ôbsẹrvẻđ.
Thẽsè rêsụlts hĩghlìght thê sịgnífịcănt ìmpăcts ânđ ịnsĩghts găịnéđ frọm thịs rẽséảrch. Ẻmọtĩôn Flìp Rêàsọnịng (EFR) prôvĩđẽs ìnsĩghts ịntỏ thẹ ủnđérlỹìng đrịvêrs òf émòtĩọn shífts ịn cơnvẹrsạtíónăl èxchăngẻs. Ìnstrúctìôn túnỉng bênẻfíts sìgnịfìcảntlỹ frọm thê pròvìsịón ọf hìgh-qùạlịtý ĩnstrủctĩóns, ảs ẻvịđèncẻđ bỹ thẽ prơgréssịvélỳ ỉmpróvẻđ pêrfórmạncẹ ỏf thê pĩpélĩnè. Lảrgê Lângùágè Mọđèls (LLMs) đêmọnstrảtè sưpérìơr rẽạsônìng àbòùt ẽmòtịôn shịfts cômpạrêđ tọ trãđìtỉọnảl mảchỉné lẽărnỉng ạnđ đèèp lèârnỉng âppròáchès.
Fũtùrẻ đĩrẹctíóns
Fútụrẽ résêârch wịll ẽxplõrẹ múltị-tảsk lêârnĩng mọđéls tõ rêcógnỉsẹ ẹmõtĩôns ànđ rẽạsón ạbôút théịr shỉfts wỉthĩn ã sínglẻ, ụnịfíẻđ prõcéss. Ãđđĩtíơnảllỹ, ĩnvêstìgátịôns íntơ mưltịmôđảlítịtẽs, ỉnclủđịng àũđìơ ảnđ vỉđẻọ, ãìm tọ prọvịđẹ à mọrẽ hõlỉstịc ưnđẻrstảnđỉng óf èmỏtỉỏnàl đýnámịcs bỵ cỏnsĩđẽríng nôn-vêrbâl cụés ânđ ịnfõrmátìơn ôftẽn ômìttéđ đụríng trãnscrìptìón.
