Wie funktionieren KI-Chatbots?
Erfahren Sie, wie Chatbots natürliche Sprachverarbeitung (NLP), maschinelles Lernen und große Sprachmodelle (LLM) nutzen, um Fragen zu verstehen, Absichten zu analysieren und natürliche, menschenähnliche Antworten zu generieren.
KI-Chatbots sind Softwareprogramme, die menschliche Gespräche nachahmen. Sie nehmen Benutzereingaben in natürlicher Sprache (Text oder Sprache) entgegen und versuchen, hilfreich zu antworten. Laut Microsoft sind KI-Chatbots Anwendungen, die "menschliche Gespräche emulieren und verstehen".
Beispielsweise können Chatbots Fragen beantworten, Empfehlungen geben oder Aufgaben wie Terminbuchungen automatisieren. IBM erklärt ähnlich, dass ein Chatbot "menschliche Gespräche simuliert" und weist darauf hin, dass moderne Chatbots oft natürliche Sprachverarbeitung verwenden, um Fragen zu interpretieren und Antworten zu formulieren. Kurz gesagt ermöglichen KI-Chatbots Menschen die Interaktion mit Computern in gewöhnlicher Sprache und überbrücken so die Lücke zwischen menschlicher Sprache und maschineller Logik.
Wichtige KI-Technologien
KI-Chatbots kombinieren mehrere fortschrittliche KI-Techniken:
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
Maschinelles Lernen & Deep Learning
Große Sprachmodelle (LLMs)
Wie Chatbots Nutzer verstehen
Wenn Sie eine Nachricht senden, wendet der Chatbot natürliche Sprachverständnis (NLU) darauf an. Er zerlegt die Eingabe in Teile (Tokens) und identifiziert die Absicht des Nutzers (was der Nutzer möchte) sowie relevante Entitäten (wichtige Details wie Namen, Daten oder Orte).
Absichtserkennung
Erkennt, was der Nutzer erreichen möchte
- Wettervorhersage-Anfrage
- Buchungsanfrage
- Informationssuche
Entitätsextraktion
Erfasst wichtige Details aus der Nachricht
- Namen und Orte
- Daten und Zeiten
- Zahlen und Mengen
Beispielsweise erkennt der Chatbot bei der Frage „Wie wird das Wetter morgen in Paris?“ die Absicht (Wettervorhersage-Anfrage) und extrahiert die Entitäten („Paris“ und „morgen“).
Training von KI-Chatbots
KI-Chatbots werden durch Sprachmodelle an riesigen Textmengen trainiert. Während des Trainings verarbeitet das Modell Milliarden von Wörtern und passt seine internen Parameter an, um das nächste Wort in einem Satz basierend auf dem Kontext vorherzusagen.
Datensammlung
Das Modell wird mit riesigen Textkorpora gefüttert (z. B. die gesamte Wikipedia oder das Internet) und lernt daraus Grammatik, Fakten und gebräuchliche Ausdrücke.
Mustererkennung
Das Modell kodiert Wissen implizit in seinen Parametern, ohne Texte wortwörtlich zu speichern, und lernt sprachliche Muster und Zusammenhänge.
Antwortgenerierung
Nach dem Training kann der Chatbot neue Antworten generieren, indem er Wort für Wort vorhersagt und dabei die gelernten Muster nutzt.
Transformer und große Sprachmodelle
Moderne Chatbots verwenden Transformer als ihre Grundlage. Ein Transformer-Netzwerk wandelt Wörter in numerische Vektoren um und nutzt Multi-Head-Attention, um jedes Wort in einem Satz gleichzeitig mit jedem anderen Wort in Beziehung zu setzen. So kann das Modell den Kontext über die gesamte Eingabe erfassen.
Sequenzielle Verarbeitung (RNNs)
- Verarbeiten Wörter nacheinander
- Langsameres Training
- Begrenztes Kontextverständnis
Transformer-Architektur
- Verarbeiten alle Wörter parallel
- Deutlich schnelleres Training
- Vollständiges Kontextbewusstsein
Durch das Stapeln vieler Transformer-Schichten entsteht ein großes Sprachmodell (LLM) wie GPT-4 oder Googles PaLM. Diese LLMs sind darauf trainiert, Sprache in großem Maßstab zu verstehen und zu erzeugen, und können dank ihrer enormen Parameterzahl sogar übersetzen, zusammenfassen oder Fragen beantworten.
Übersetzung
Texte zwischen Sprachen mit hoher Genauigkeit umwandeln
Zusammenfassung
Wichtige Informationen aus langen Dokumenten extrahieren
Frage-Antwort-Systeme
Komplexe Fragen aus verschiedenen Bereichen beantworten
Antwortgenerierung
Bei der Antwortgenerierung kann ein KI-Chatbot eine von zwei Methoden verwenden:
Abrufbasierter Ansatz
Der Chatbot wählt eine Antwort aus einem festen Satz möglicher Antworten (wie einer FAQ-Datenbank). Frühe Chatbots arbeiteten so. Bei einer erkannten Frage gibt der Bot einfach die gespeicherte Antwort zurück.
Vorteile
- Schnelle Antwortzeit
- Zuverlässig bei erwarteten Anfragen
- Konsistente Antworten
Einschränkungen
- Kann keine neuen Fragen bearbeiten
- Beschränkt auf Datenbankinhalte
- Weniger flexible Antworten
Generative KI-Modelle
Der Chatbot erzeugt eine neue Antwort Wort für Wort mithilfe seines Sprachmodells. Bei jedem Schritt sagt er das wahrscheinlichste nächste Wort voraus, basierend auf dem bisherigen Gespräch.
Vorteile
- Erstellt einzigartige Antworten
- Kann neue Fragen bearbeiten
- Natürlichere Gespräche
Herausforderungen
- Kann falsche Antworten erzeugen
- Manchmal unsinnige Antworten
- Beruht auf gelernten Wahrscheinlichkeiten
Menschliches Feedback und Gesprächskontext
Verstärkendes Lernen mit menschlichem Feedback (RLHF)
Nach dem ersten Training werden Chatbots oft mit menschlichem Feedback feinjustiert. Trainer bewerten die Ausgaben des Chatbots und helfen ihm, sich zu verbessern – sie verstärken gute Antworten und korrigieren schlechte. Dieser Prozess, bekannt als verstärkendes Lernen mit menschlichem Feedback (RLHF), hilft dem System, unangemessene oder voreingenommene Inhalte zu vermeiden.
Bewertung
Menschen bewerten Chatbot-Antworten
Probleme markieren
Toxische oder themenfremde Inhalte kennzeichnen
Verbesserung
Modell lernt, markierte Antworten zu vermeiden
Verwaltung des Gesprächskontexts
KI-Chatbots verfolgen auch den Gesprächskontext. Sie können sich an frühere Teile eines Dialogs erinnern und diese Informationen nutzen, um kohärente Antworten zu geben. Wenn Sie beispielsweise Folgefragen stellen, weiß der Chatbot, dass Sie sich auf das vorherige Thema beziehen, und kann entsprechend antworten.
Beispiele für KI-Chatbots
Viele bekannte virtuelle Assistenten sind KI-Chatbots. Alle diese Systeme basieren auf denselben Kern-KI-Technologien, um Sprache zu verarbeiten und Antworten zu generieren.
Sprachbasierte Assistenten
- Apples Siri – Sprachbefehle und Anfragen
- Amazons Alexa – Steuerung von Smart Home und Informationsabfrage
Textbasierte Chatbots
- Googles Gemini – Fortgeschrittene konversationelle KI
- OpenAIs ChatGPT – Allgemeine Textgespräche
Geschäftsanwendungen
- Kundenservice-Anfragen
- Terminplanung
- Einkaufshilfe und Beratung
Web-Integration
- Kundensupport auf Websites
- Assistenten in mobilen Apps
- Empfehlungen im E-Commerce
Herausforderungen und Einschränkungen
KI-Chatbots sind leistungsfähig, aber nicht perfekt. Da sie immer versuchen zu antworten, können sie manchmal halluzinieren
Ein Chatbot ist im Wesentlichen „eine Maschine, die mathematische Berechnungen durchführt“, um Wörter zu erzeugen. Er versteht Bedeutung oder Absicht nicht wirklich wie ein Mensch.
— KI-Forschungsexperte
Halluzinationsprobleme
Chatbots können selbstbewusst falsche oder irreführende Informationen liefern, besonders bei Themen außerhalb ihrer Trainingsdaten oder wenn sie Wissenslücken füllen müssen.
Inkonsistente Antworten
Chatbots können dieselbe Frage zu unterschiedlichen Zeiten unterschiedlich beantworten, bedingt durch ihre probabilistische Natur und die Zufälligkeit bei der Textgenerierung.
Fehlinterpretation von Anfragen
Sie können vage oder schwierige Anfragen falsch interpretieren, was zu Antworten führt, die die tatsächliche Absicht oder Bedürfnisse des Nutzers nicht treffen.
Wichtige Erkenntnisse
KI-Chatbots funktionieren, indem sie natürliche Sprachverarbeitung mit maschinellem Lernen und groß angelegten Sprachmodellen kombinieren. Sie analysieren Benutzereingaben, um die Absicht zu erkennen, und rufen dann entweder eine vorgefertigte Antwort ab oder generieren eine neue mit einem trainierten Modell.
Aktuelle Fähigkeiten
Moderne Chatbots verwenden transformer-basierte LLMs, die auf riesigen Textdatensätzen trainiert wurden
- Menschenähnliche Sprachgewandtheit
- Umfangreiche Themenabdeckung
- Natürliche Dialogführung
Zukunftsausblick
Kontinuierliche Verbesserung durch mehr Daten und bessere Trainingsmethoden
- Verbesserte Genauigkeit
- Besseres Kontextverständnis
- Reduzierte Halluzinationen
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