איך צ׳אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית עובדים?

צ׳אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית הם תוכנות שמדמות שיחה אנושית. הם מקבלים קלטים מהמשתמש בשפה טבעית (טקסט או דיבור) ומנסים להגיב בצורה מועילה. לפי מיקרוסופט, צ׳אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית הם אפליקציות ש"מחקות ומבינות שיחות אנושיות".

לדוגמה, צ׳אטבוטים יכולים לענות על שאלות, לתת המלצות או לאוטומט משימות כמו קביעת פגישות. IBM מסבירה בדומה שצ׳אטבוט "מדמה שיחה אנושית", ומציינת שצ׳אטבוטים מודרניים משתמשים לעיתים קרובות בעיבוד שפה טבעית כדי לפרש שאלות ולנסח תשובות. בקיצור, צ׳אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית מאפשרים לאנשים לתקשר עם מחשבים בשפה רגילה, ומגשרים על הפער בין דיבור אנושי ללוגיקה של מכונה.

טכנולוגיות מפתח בבינה מלאכותית

צ׳אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית משלבים מספר טכניקות מתקדמות:

טכנולוגיות מפתח שמפעילות צ׳אטבוטים מודרניים

כיצד צ׳אטבוטים מבינים משתמשים

כשאתה שולח הודעה, הצ׳אטבוט מפעיל הבנת שפה טבעית (NLU). הוא מפרק את הקלט לחלקים (טוקנים) ומזהה את הכוונה של המשתמש (מה המשתמש רוצה) ואת הישויות הרלוונטיות (פרטים חשובים כמו שמות, תאריכים או מקומות).

לדוגמה, אם תשאל "מה מזג האוויר בפריז מחר?", הצ׳אטבוט מזהה את הכוונה (שאילתת תחזית מזג אוויר) וחולץ את הישויות ("פריז" ו"מחר").

כיצד צ׳אטבוטים מעבדים ומבינים קלטי משתמש

אימון צ׳אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית

צ׳אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית מופעלים על ידי מודלים של שפה המאומנים על כמויות עצומות של טקסט. במהלך האימון, המודל מעבד מיליארדי מילים ומכוון את הפרמטרים הפנימיים שלו כדי לחזות את המילה הבאה במשפט בהתבסס על ההקשר.

תהליך ומתודולוגיית אימון צ׳אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית

טרנספורמרים ומודלים גדולים של שפה

צ׳אטבוטים מודרניים משתמשים בטרנספורמרים כעמוד השדרה שלהם. רשת טרנספורמר ממירה מילים לווקטורים מספריים ומשתמשת בקשב רב-ראשי כדי לקשר כל מילה במשפט לכל מילה אחרת בו זמנית. זה מאפשר למודל ללכוד הקשר לאורך כל הקלט.

על ידי ערימת שכבות טרנספורמר רבות, מקבלים מודל שפה גדול (LLM) כמו GPT-4 או PaLM של גוגל. מודלים אלו מאומנים להבין וליצור שפה בקנה מידה עצום, ויכולים אפילו לתרגם, לסכם או לענות על שאלות בזכות מספר הפרמטרים העצום שלהם.

ארכיטקטורת רשת טרנספורמר שמפעילה מודלים גדולים של שפה

יצירת תגובות

בעת מתן תגובה, צ׳אטבוט מבוסס בינה מלאכותית עשוי להשתמש באחת משתי שיטות:

גישות שונות ליצירת תגובות של צ׳אטבוטים

משוב אנושי והקשר שיחה

למידה מחוזקת ממשוב אנושי (RLHF)

לאחר האימון הראשוני, צ׳אטבוטים לעיתים מכוונים מחדש באמצעות משוב אנושי. מאמנים בודקים את התגובות של הצ׳אטבוט ומכוונים אותו להשתפר – הם מחזקים תשובות טובות ומתקנים תשובות לא טובות. תהליך זה, המכונה למידה מחוזקת ממשוב אנושי (RLHF), עוזר למערכת ללמוד להימנע מתוכן לא הולם או מוטה.

ניהול הקשר שיחה

צ׳אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית גם עוקבים אחרי הקשר השיחה. הם יכולים לזכור חלקים מוקדמים בדיאלוג ולהשתמש במידע הזה כדי להפוך את התגובות לקוהרנטיות. לדוגמה, אם תשאל שאלות המשך, הצ׳אטבוט יודע שאתה מתייחס לנושא הקודם ויכול לענות בהתאם.

שילוב משוב אנושי וניהול הקשר שיחה

דוגמאות לצ׳אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית

עוזרים וירטואליים מוכרים רבים הם צ׳אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית. כל המערכות הללו מסתמכות על אותן טכנולוגיות בינה מלאכותית עיקריות לעיבוד שפה וליצירת תגובות.

דוגמאות פופולריות לצ׳אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית בשימוש יומיומי

אתגרים ומגבלות

צ׳אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית הם חזקים אך לא מושלמים. מכיוון שהם תמיד מנסים לענות, הם עלולים לפעמים להזות – לספק מידע שגוי או מטעה בביטחון.

צ׳אטבוט הוא בעצם "מכונה שמבצעת חישובים מתמטיים" כדי לייצר מילים. הוא לא באמת מבין משמעות או כוונה כמו בן אדם.

— מומחה מחקר בינה מלאכותית

אתגרים ומגבלות מרכזיים בטכנולוגיית צ׳אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית כיום

נקודות מרכזיות

צ׳אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית פועלים על ידי שילוב עיבוד שפה טבעית עם למידת מכונה ומודלים גדולים של שפה. הם מפרקים קלטי משתמש כדי לזהות כוונה, ואז או מחזירים תשובה מוכנה או יוצרים תשובה חדשה באמצעות מודל מאומן.