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用GFlowNets生成多样化合成专家对话
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…
arXiv cs.AI32 天前
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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…