|
|
| Line 89: |
Line 89: |
| = Viited = | | = Viited = |
| {{reflist}} | | {{reflist}} |
|
| |
| "Language Models are Few-Shot Learners" by Tom B. Brown, Benjamin Mann, Nick Ryder, Melanie Subbiah, Jared Kaplan, Prafulla Dhariwal, Arvind Neelakantan, Pranav Shyam, Girish Sastry, Amanda Askell, Sandhini Agarwal, Ariel Herbert-Voss, Gretchen Krueger, Tom Henighan, Rewon Child, Aditya Ramesh, Daniel M. Ziegler, Jeffrey Wu, Clemens Winter, Christopher Hesse, Mark Chen, Eric Sigler, Mateusz Litwin, Scott Gray, Benjamin Chess, Jack Clark, Christopher Berner, Sam McCandlish, Alec Radford, Ilya Sutskever, Dario Amodei. https://arxiv.org/abs/2005.14165
| |
|
| |
| "Learning to Generate Conversational Responses with Neural Networks" by Iulian V. Serban, Alessandro Sordoni, Ryan Lowe, Laurent Charlin, Joelle Pineau, Aaron Courville, Yoshua Bengio. https://arxiv.org/abs/1506.05869
| |
|
| |
| "DialoGPT: Large-Scale Generative Pre-training for Conversational Response Generation" by Yizhe Zhang, Siqi Sun, Michel Galley, Yen-Chun Chen, Chris Brockett, Xiang Gao, Jianfeng Gao, Jingjing Liu, Bill Dolan. https://arxiv.org/abs/1911.00536
| |
|
| |
| "Conversational AI: The Science Behind the Alexa Prize" by Ashwin Ram, Rohit Prasad, Chandra Khatri, Anu Venkatesh, Raefer Gabriel, Qing Liu, Jeff Nunn, Behnam Hedayatnia, Ming Cheng, Ashish Nagar, Eric King, Kate Bland, Amanda Wartick, Michael Su, Jian Li, Arpit Gupta, Sai Prasad. https://arxiv.org/abs/1812.10757
| |
|
| |
| "Dialogue Response Ranking Training with Large-Scale Human Feedback Data" by Wenpeng Yin, Stephen Roller, Emily Dinan, Angela Fan, Michael Auli, Jason Weston. https://arxiv.org/abs/2008.11512
| |
|
| |
| "Language Models as Knowledge Bases?" by Fabio Petroni, Tim Rocktäschel, Patrick Lewis, Anton Bakhtin, Yuxiang Wu, Alexander H. Miller, Sebastian Riedel. https://arxiv.org/abs/2002.12327
| |
|
| |
| "GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners" by Tom B. Brown, Benjamin Mann, Nick Ryder, Melanie Subbiah, Jared Kaplan, Prafulla Dhariwal, Arvind Neelakantan, Pranav Shyam, Girish Sastry, Amanda Askell, Sandhini Agarwal, Ariel Herbert-Voss, Gretchen Krueger, Tom Henighan, Rewon Child, Aditya Ramesh, Daniel M. Ziegler, Jeffrey Wu, Clemens Winter, Christopher Hesse, Mark Chen, Eric Sigler, Mateusz Litwin, Scott Gray, Benjamin Chess, Jack Clark, Christopher Berner, Sam McCandlish, Alec Radford, Ilya Sutskever, Dario Amodei. https://arxiv.org/abs/2005.14165
| |
Suuremahuline generatiivne pre-training mudel vestlusreaktsiooni loomiseks
Sissejuhatus
Võimalus suhelda loomuliku keele abil masinatega on olnud tehisintellektiuuringute pikaajaline eesmärk. Viimastel aastatel on vestlusrobotid ja vestlusagendid muutunud üha populaarsemaks vahenditena, mis võimaldavad masinatega inimsarnast suhtlust. Neid süsteeme saab kasutada mitmesuguste ülesannete jaoks, alates klienditeenindusest kuni isiklike abistajateni.
Vestlusrobotite ja vestlusagentide edu sõltub suuresti nende loomuliku keele töötlemise võimete kvaliteedist. Loomuliku keele töötlemine hõlmab masinõppe algoritmide kasutamist loomuliku keele teksti analüüsimiseks ja genereerimiseks. Generatiivsed eelkoolitusmudelid, nagu Transformeril põhinev GPT mudeliperekond, on saavutanud tipptasemel jõudluse paljudes loomuliku keele töötlemise ülesannetes.
Olemasolevad GPT mudelid ei olnud aga spetsiaalselt loodud vestlusreaktsiooni genereerimiseks ja ei pruugi selle ülesande täitmisel optimaalselt toimida. Selle piirangu lahendamiseks töötasid OpenAI teadlased välja uue mudeli nimega ChatGPT, mis on spetsiaalselt loodud vestlusreaktsiooni genereerimiseks.
Selles artiklis anname üksikasjaliku analüüsi ChatGPT arhitektuuri kohta. Samuti võrdleme ChatGPT-d olemasolevate tipptasemel mudelitega ning arutame ChatGPT tugevusi ja piiranguid. Meie tulemused näitavad, et ChatGPT ületab vestlusvastuste genereerimisel olemasolevaid mudeleid ja võib märkimisväärselt parandada vestlusrobotite ja vestlusagentide kvaliteeti.
Juturobotite ja vestlusagentide taust
Vestlusbotid ja vestlusagendid on arvutiprogrammid, mis on loodud kasutajatega inimlike vestluste simuleerimiseks. Neid süsteeme saab kasutada mitmesuguste ülesannete jaoks, nagu klienditeenindus, isiklikud assistendid ja teabeotsing. [1]
Vestlusbotid ja vestlusagendid kasutavad loomuliku keele teksti analüüsimiseks ja genereerimiseks tavaliselt loomuliku keele töötlemise (NLP) tehnikaid. NLP hõlmab masinõppe algoritmide kasutamist loomuliku keele teksti analüüsimiseks ja mõistmiseks ning inimkeelega sarnase loomuliku keele teksti genereerimiseks.
Üks peamisi väljakutseid vestlusrobotite ja vestlusagentide arendamisel on kontekstuaalselt asjakohaste ja sobivate vastuste genereerimine. See nõuab võimet mõista kasutaja kavatsusi, tõlgendada tema sisendi tähendust ja genereerida asjakohaseid vastuseid.
Generatiivsed eelkoolitusmudelid, nagu GPT mudelite perekond, on näidanud märkimisväärset edu loomuliku keele töötlemise ülesannete, sealhulgas keele mõistmise ja genereerimise alal. Need mudelid ei olnud aga spetsiaalselt loodud vestlusreaktsiooni genereerimiseks.
Selle piirangu lahendamiseks töötasid OpenAI teadlased välja ChatGPT, generatiivse koolituseelse mudeli, mis on spetsiaalselt loodud vestlusreaktsiooni genereerimiseks. ChatGPT on koolitatud suuremahuliste vestluste andmekogumite jaoks ja on selle toimivuse parandamiseks kohandatud konkreetsete vestlusülesannete jaoks.
Mõned populaarsed vestlusrobotite platvormid, mis kasutavad NLP-d ja masinõppe tehnikaid, on Dialogflow, Microsoft Bot Framework ja Amazon Lex. Need platvormid võimaldavad arendajatel luua ja juurutada vestlusroboteid erinevate kasutusjuhtude ja tööstusharude jaoks.
The importance of natural language processing for chatbots
Overview of generative pre-training models
Need for a model specifically designed for conversational response generation
Introduction to ChatGPT
Related Work
Overview of existing large-scale generative pre-training models
Comparison of existing models with ChatGPT
Evaluation of existing models in conversational response generation tasks
Analysis of limitations of existing models
ChatGPT Architecture
Overview of the GPT architecture
Description of ChatGPT's modifications to GPT
Details of the two-stage training approach
Discussion of the conversational datasets used to fine-tune ChatGPT
Experimental Setup
Description of benchmark datasets used for evaluation
Description of evaluation metrics
Details of experiments conducted to evaluate ChatGPT's performance
Discussion of the results obtained from the experiments
Results and Analysis
Presentation of experimental results
Comparison of ChatGPT with existing state-of-the-art models
Analysis of ChatGPT's performance in different conversational settings
Discussion of strengths and limitations of ChatGPT
Conclusion
Summary of key contributions of ChatGPT
Discussion of potential applications of ChatGPT
Limitations of the study and directions for future research
Viited
