Hogyan működnek az AI chatbotok?
Ismerje meg, hogyan használják a chatbotok a természetes nyelvfeldolgozást (NLP), a gépi tanulást és a nagy nyelvi modelleket (LLM) a kérdések megértésére, a szándék elemzésére és a természetes, emberihez hasonló válaszok generálására.
Az AI chatbotok olyan szoftverprogramok, amelyek utánozzák az emberi beszélgetést. Természetes nyelven (szöveg vagy beszéd) fogadják a felhasználói bemeneteket, és igyekeznek hasznos válaszokat adni. A Microsoft szerint az AI chatbotok olyan alkalmazások, amelyek „utánozzák és értik az emberi beszélgetéseket”.
Például a chatbotok válaszolhatnak kérdésekre, ajánlásokat adhatnak, vagy automatizálhatnak feladatokat, például időpontfoglalást. Az IBM hasonlóan azt magyarázza, hogy a chatbot „szimulálja az emberi beszélgetést”, és megjegyzi, hogy a modern chatbotok gyakran használnak természetes nyelvfeldolgozást a kérdések értelmezésére és a válaszok megalkotására. Röviden, az AI chatbotok lehetővé teszik, hogy az emberek hétköznapi nyelven kommunikáljanak a számítógépekkel, áthidalva az emberi beszéd és a gépi logika közötti szakadékot.
Kulcsfontosságú AI technológiák
Az AI chatbotok több fejlett AI technikát kombinálnak:
Természetes nyelvfeldolgozás (NLP)
Gépi tanulás és mélytanulás
Nagy nyelvi modellek (LLM-ek)
Hogyan értik meg a chatbotok a felhasználókat
Amikor üzenetet küld, a chatbot alkalmazza a természetes nyelv megértést (NLU). A bemenetet darabokra (tokenekre) bontja, és azonosítja a felhasználó szándékát (mit akar a felhasználó) és a releváns entitásokat (fontos részleteket, például neveket, dátumokat vagy helyeket).
Szándékfelismerés
Azonosítja, mit szeretne elérni a felhasználó
- Időjárás-előrejelzés lekérdezése
- Időpontfoglalási kérés
- Információkeresés
Entitáskinyerés
Fontos részletek kinyerése az üzenetből
- Nevek és helyszínek
- Dátumok és időpontok
- Számok és mennyiségek
Például, ha megkérdezi: „Milyen lesz holnap Párizs időjárása?”, a chatbot felismeri a szándékot (időjárás-előrejelzés lekérdezése) és kinyeri az entitásokat („Párizs” és „holnap”).
AI chatbotok képzése
Az AI chatbotokat nyelvi modellek működtetik, amelyeket hatalmas mennyiségű szöveges adaton képeztek. A képzés során a modell több milliárd szót dolgoz fel, és belső paramétereit úgy állítja be, hogy megjósolja a következő szót egy mondatban a kontextus alapján.
Adatgyűjtés
A modellt hatalmas szövegtömeggel táplálják (például az egész Wikipédiával vagy az internettel), és ebből tanulja meg a nyelvtant, tényeket és gyakori kifejezéseket.
Minta tanulás
A modell implicit módon kódolja a tudást a paramétereiben anélkül, hogy szó szerint megjegyezné a szöveget, megtanulva a nyelvi mintákat és összefüggéseket.
Válaszgenerálás
A képzés után a chatbot új válaszokat képes generálni, egyenként jósolva meg a következő szót, a megtanult minták alapján.
Transzformerek és nagy nyelvi modellek
A modern chatbotok gerincét a transzformerek adják. Egy transzformer hálózat a szavakat numerikus vektorokká alakítja, és többfejű figyelmet használ, hogy egy mondat minden szavát egyszerre kapcsolja össze a többi szóval. Ez lehetővé teszi a modell számára, hogy a teljes bemenet kontextusát megragadja.
Szekvenciális feldolgozás (RNN-ek)
- Szavakat egyenként dolgoz fel
- Lassabb képzés
- Korlátozott kontextusértés
Transzformer architektúra
- Az összes szót párhuzamosan dolgozza fel
- Sokkal gyorsabb képzés
- Teljes kontextus tudatosság
Több transzformer réteg egymásra helyezésével nagy nyelvi modellt (LLM-et) kapunk, mint például a GPT-4 vagy a Google PaLM. Ezeket az LLM-eket hatalmas méretekben képezik a nyelv megértésére és generálására, és képesek fordítani, összefoglalni vagy kérdésekre válaszolni hatalmas paraméterszámuknak köszönhetően.
Fordítás
Magas pontosságú szövegátalakítás nyelvek között
Összefoglalás
Kulcsfontosságú információk kivonása hosszú dokumentumokból
Kérdés-válasz rendszerek
Összetett kérdések megválaszolása különböző területeken
Válaszgenerálás
Válaszadáskor egy AI chatbot két módszer egyikét használhatja:
Lekérdezés-alapú megközelítés
A chatbot egy rögzített válaszkészletből választ (például egy GYIK adatbázisból). A korai chatbotok így működtek. Egy felismerhető kérdés esetén a bot egyszerűen visszaadja a tárolt választ.
Előnyök
- Gyors válaszidő
- Megbízható az elvárt kérdésekre
- Konzisztens válaszok
Korlátozások
- Nem kezeli az új kérdéseket
- Csak az adatbázis tartalmára korlátozódik
- Korlátozottan rugalmas válaszok
Generatív AI modellek
A chatbot új választ generál szó szerint, a nyelvi modellje alapján. Minden lépésben megjósolja a következő legvalószínűbb szót a beszélgetés eddigi része alapján.
Előnyök
- Egyedi válaszokat alkot
- Kezeli az új kérdéseket
- Természetesebb beszélgetések
Kihívások
- Előfordulhatnak helytelen válaszok
- Lehetnek értelmetlen válaszok
- A megtanult valószínűségekre támaszkodik
Emberi visszajelzés és beszélgetési kontextus
Emberi visszajelzésből származó megerősítéses tanulás (RLHF)
A kezdeti képzés után a chatbotokat gyakran finomhangolják emberi visszajelzéssel. A trénerek áttekintik a chatbot válaszait és irányítják a javításokat – megerősítik a jó válaszokat és korrigálják a rosszakat. Ezt a folyamatot emberi visszajelzésből származó megerősítéses tanulásnak (RLHF) nevezik, és segít a rendszernek elkerülni a nem megfelelő vagy elfogult tartalmakat.
Áttekintés
Emberek értékelik a chatbot válaszait
Problémák jelzése
Mérgező vagy témán kívüli tartalom megjelölése
Javítás
A modell megtanulja elkerülni a jelzett válaszokat
Beszélgetési kontextus kezelése
Az AI chatbotok követik a beszélgetés kontextusát is. Emlékeznek a párbeszéd korábbi részeire, és ezt az információt használják a koherens válaszokhoz. Például, ha követő kérdéseket tesz fel, a chatbot tudja, hogy az előző témára utal, és ennek megfelelően válaszol.
AI chatbotok példái
Sok ismert virtuális asszisztens AI chatbot. Ezek a rendszerek mind ugyanazokra az alapvető AI technológiákra támaszkodnak a nyelv feldolgozásához és a válaszok generálásához.
Hangalapú asszisztensek
- Apple Siri – Hangutasítások és lekérdezések
- Amazon Alexa – Okosotthon vezérlés és információk
Szövegalapú chatbotok
- Google Gemini – Fejlett beszélgető AI
- OpenAI ChatGPT – Általános célú szöveges beszélgetések
Üzleti alkalmazások
- Ügyfélszolgálati kérdések
- Időpontfoglalás
- Vásárlási segítség és útmutatás
Webes integráció
- Weboldali ügyféltámogatás
- Mobilalkalmazás-asszisztensek
- E-kereskedelmi ajánlások
Kihívások és korlátok
Az AI chatbotok erősek, de nem tökéletesek. Mivel mindig válaszolni próbálnak, néha tévesen – magabiztosan adnak hamis vagy félrevezető információkat.
A chatbot lényegében „egy gép, amely matematikai számításokat végez” a szavak előállításához. Nem érti igazán a jelentést vagy a szándékot, mint egy ember.
— AI kutatási szakértő
Téves válaszok problémái
A chatbotok magabiztosan adhatnak hamis vagy félrevezető információkat, különösen, ha olyan témákkal foglalkoznak, amelyek kívül esnek a képzési adataikon, vagy ha tudáshiányt próbálnak pótolni.
Következetlen válaszok
A chatbotok ugyanarra a kérdésre különböző időpontokban eltérő válaszokat adhatnak a valószínűségi természetük és a szöveggenerálás véletlenszerűsége miatt.
Kérdések félreértelmezése
Képesek félreértelmezni a homályos vagy trükkös kérdéseket, ami olyan válaszokhoz vezethet, amelyek nem felelnek meg a felhasználó valódi szándékának vagy igényeinek.
Főbb tanulságok
Az AI chatbotok a természetes nyelvfeldolgozás, a gépi tanulás és a nagyméretű nyelvi modellek kombinációjával működnek. Elemzik a felhasználói bemeneteket a szándék felismeréséhez, majd vagy előre definiált választ adnak vissza, vagy egy képzett modell segítségével új választ generálnak.
Jelenlegi képességek
A modern chatbotok transzformer alapú LLM-eket használnak, amelyeket hatalmas szövegadatokon képeztek
- Emberhez hasonló folyékonyság
- Széles témakör lefedettség
- Természetes párbeszéd
Jövőbeli kilátások
Folyamatos fejlődés több adat és jobb képzési módszerek révén
- Javított pontosság
- Jobb kontextusértés
- Csökkentett téves válaszok
Comments 0
Leave a Comment
No comments yet. Be the first to comment!