Neural Network (Chat GPT)
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.