PLATO-2: Towards Building an Open-Domain Chatbot via Curriculum Learning

Auteurs : Siqi Bao, Huang He, Fan Wang, Hua Wu, Haifeng Wang, Wenquan Wu, Zhen Guo, Zhibin Liu, Xinchao Xu

First four authors contributed equally to this work

Résultats du processus de synthèse de l'article arXiv : 2006.16779v1

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Résumé : To build a high-quality open-domain chatbot, we introduce the effective training process of PLATO-2 via curriculum learning. There are two stages involved in the learning process. In the first stage, a coarse-grained generation model is trained to learn response generation under the simplified framework of one-to-one mapping. In the second stage, a fine-grained generation model and an evaluation model are further trained to learn diverse response generation and response coherence estimation, respectively. PLATO-2 was trained on both Chinese and English data, whose effectiveness and superiority are verified through comprehensive evaluations, achieving new state-of-the-art results.

Soumis à arXiv le 30 Jui. 2020

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