用GFlowNets生成多样化合成专家对话
原文标题：Beyond Mode Collapse: Generating Diverse Synthetic Expert Conversations via Generative Flow Networks
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论文提出用生成流网络（GFlowNets）生成高质量合成对话数据，通过对关键交互特征施加高斯混合密度建模潜在对话结构，使采样能按训练数据中的分布比例覆盖多种专家策略。在辅导与情感支持两个领域，该方法在保真度、模式覆盖与真实性上优于强化学习和端到端LLM基线，且不复制训练数据。基于其生成数据训练的分类器在下游结果预测任务中提供了更强的训练信号。
- 问题
- LLM直接提示生成的合成对话多样性低，坍缩到少数主导模式。
- 方法
- 用GFlowNets对关键交互特征做高斯混合密度建模，按训练数据分布比例采样专家策略。
- 结果
- 在辅导与情感支持两领域，保真度、模式覆盖、真实性优于强化学习和端到端LLM基线；下游结果预测训练信号更强。
- 影响
- 需要多样专家对话做后训练数据的团队，可用它替代易坍缩的提示式合成。
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