2025年最高の 61 個の対話システムツール

DialoGPTは、多輪対話用の大規模事前学習対話応答生成モデルであり、単輪対話のチューリングテストでは人間と同等の性能を発揮します。

DialoGPTは最先端の大規模事前学習マルチターン対話応答生成モデルで、単一ターン対話のチューリングテストにおいて、生成される応答の品質が人間の応答品質に匹敵します。

このモデルは大規模ニューラルモデルと入念に設計されたトレーニング戦略により、マルチスキル融合のオープンドメイン対話能力を実現しています。

DialoGPTは、多輪対話に特化した最先端の大規模事前学習対話応答生成モデルで、単輪対話のチューリングテストにおいて生成される応答の質は人間の回答と同等です。

これは大規模ニューラルネットワークに基づくオープンドメイン対話モデルで、複数の対話スキルを統合して自然な会話が可能です。

BlenderBotはオープンドメインチャットボットモデルで、多輪対話と様々な対話スキルの融合に特化しています。

Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2％です。

このモデルは高性能なオープンドメインチャットボットで、質問、回答、知識提示、共感など複数の対話スキルを統合できます。

これは大規模ニューラルネットワークに基づくオープンドメイン対話システムで、マルチターンの自然な対話が可能で、さまざまな対話スキルを統合できます。

UniEvalは自然言語生成タスクのための多次元評価フレームワークであり、unieval-dialogは対話応答生成タスク向けの事前学習評価器です。

Transformerアーキテクチャに基づく大規模言語モデルで、様々な自然言語処理タスクをサポートします。

これはTransformerデコーダーに基づくGPT - 2モデルで、スペイン語の単輪対話タスク用に調整されており、3億4500万のパラメータを持っています。

DialogRPT-updownは、人間のフィードバックデータを基に訓練された対話応答ランキングモデルで、対話応答がいいねを獲得する可能性を予測します。

DialogRPTは人間のフィードバックデータに基づいて訓練された対話応答ランキングモデルで、応答とコンテキストの関連性を予測します。

DialoGPT-smallを基に開発された対話生成AIモデル、主に娯楽的な対話インタラクションに使用

Rasaが開発した対話理解モデルで、ユーザーメッセージをRasa CALMフレームワークが解析可能なコマンド構文に変換します

GPT-2アーキテクチャに基づくロシア語対話生成モデル、生成型対話エージェント向けに設計

sentence-transformers/all-mpnet-base-v2をファインチューニングしたクロスエンコーダモデルで、対話応答の一貫性と関連性を評価します。

distilgpt2をファインチューニングした対話モデルで、ai-msgbot向けに設計されており、人物alpha/beta間の対話を生成するために使用されます

PersonaGPTはオープンドメインの対話エージェントで、個性特性に基づいてパーソナライズされた応答を生成し、アクションコードで対話の方向性を制御できます。

ChatGLM2-6B LoRAファインチューニングによるメンタルヘルス対話モデル、SMILE技術で実際の心理互助QAをマルチターン対話に拡張

このモデルは対話型質問の再構成訓練用に特別に設計されており、過去の対話と現在の質問に基づいて首尾一貫した質問の再構成を生成することができます。

SAUTEは、多話者対話を効果的にモデリングするために設計された、軽量で話者感知能力を備えたTransformerアーキテクチャです。

DialogRPTはマイクロソフトリサーチが開発した対話返答ランキングモデルで、人間の返答と機械生成返答を区別する可能性に焦点を当てています。

ヒンディー語と英語の混合（ヒングリッシュ）で日常会話が可能なマイクロテキスト補完モデルです。

rut5-smallを微調整したロシア語対話モデルで、軽量で高速で、チャットボットのバックアップ応答生成器として、または特定の対話スタイルを模倣するのに適しています。

DialogRPT-depthはマイクロソフトリサーチが開発した対話応答ランキングモデルで、対話応答が長いスレッドを引き起こす可能性を予測することに焦点を当てています。

TENターンテイキング検出システムは、人間と機械の自然な動的インタラクションのために特別に設計されたインテリジェントなターンテイキング検出モデルで、自然なターンテイキングのシグナルを正確に識別し、コンテキストを認識した適切な割り込みを実現します。

LLaMA-3.2-1Bをファインチューニングしたメンタルヘルスカウンセリング対話モデルで、CPUや低メモリデバイスで動作可能

DialoGPTアーキテクチャに基づく対話生成モデルで、アニメキャラクターの結城明日奈（Asuna）をスタイルの特徴としています。

WebLINXは、マルチターン対話を通じて実世界のウェブサイトをナビゲートすることに特化したモデルで、複雑なウェブサイトでのユーザーインタラクション体験を向上させることを目的としています。

強化学習に基づくモデルで、Azure OpenAIの埋め込み技術を使用して顧客会話中の販売転換確率をリアルタイムで予測します。

これはカスタマーサービス向けに設計されたチャットボットモデルで、一般的な顧客相談や問題解決を処理できます。

DialogRPT-width は、返信が直接返信される可能性を予測する対話返信ランキングモデルです。

KOBARTアーキテクチャに基づく韓国語ソーシャルメディア向けチャットボットモデル

t5-smallをファインチューニングしたカスタマーサポートチャットボットモデルで、顧客サポート問い合わせ処理用に設計されています

AeonaはDialoGPT-smallをベースに開発された生成型AIチャットボットで、自然な対話インタラクションに特化し、コンテキスト記憶と個性的な返信をサポートします。

これはGPT-4蒸留ベースの多言語判別器で、ロールプレイ対話におけるキャラクター応答とプリセット人格記述間の自然言語推論(NLI)関係を評価するために設計されています。

T5-smallアーキテクチャをファインチューニングしたフィンテックチャットボットで、銀行業務の問い合わせ専用に設計されています

このモデルは会話中の最後のメッセージの関連性と具体性を評価するために使用され、sberbank-ai/ruRoberta-largeアーキテクチャに基づいています。

DialoGPTはGPTアーキテクチャに基づく対話生成モデルで、自然で流暢な対話応答を生成するために特別に設計されています。

ConvoSenseGeneratorは生成モデルであり、対話コンテキストに対して10種類の一般的な社会的常識推論を生成できます。