English(EN) Learning to Reason and Use Tools through Unsupervised Fine-Tuning in Task-Oriented Dialog Systems

新的无监督微调提升LLM推理和工具使用能力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-01 04:00

研究人员开发了一种新颖的无监督微调流程，以增强任务型对话系统。该方法利用ReAct框架，使大型语言模型（LLM）能够访问外部知识并提高事实准确性。通过收集推理轨迹并使用基于LLM的裁判过滤高质量样本，系统构建了一个强大的训练集。在SIMMC数据集上的实验表明，微调后的8B模型在推理和工具使用能力方面优于更大的70B上下文内系统。 AI

影响这项研究通过提高对话系统推理和利用外部工具的能力，有望带来更准确、更可靠的对话系统。

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arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Markel Ferro, Oier Lopez de Lacalle · 2026-09-01 04:00

面向任务的对话系统中通过无监督微调进行推理和工具使用学习

arXiv:2608.30426v1 Announce Type: new Abstract: Current dialogue systems struggle with dynamic information retrieval, often leading to hallucinations and lower response accuracy. We address this by adapting the ReAct framework for Task-Oriented Dialogue, enabling Large Language M…

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