Bagaimana Chatbot AI Berfungsi?
Pelajari bagaimana chatbot menggunakan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP), pembelajaran mesin, dan model bahasa besar (LLM) untuk memahami soalan, menganalisis niat, dan menghasilkan respons semula jadi seperti manusia.
Chatbot AI adalah program perisian yang meniru perbualan manusia. Mereka menerima input pengguna dalam bahasa semula jadi (teks atau suara) dan cuba memberi respons yang membantu. Menurut Microsoft, chatbot AI adalah aplikasi yang "meniru dan memahami perbualan manusia".
Contohnya, chatbot boleh menjawab soalan, memberi cadangan, atau mengautomasikan tugasan seperti membuat temujanji. IBM juga menerangkan bahawa chatbot "mensimulasikan perbualan manusia," dan menyatakan bahawa chatbot moden sering menggunakan pemprosesan bahasa semula jadi untuk mentafsir soalan dan menghasilkan jawapan. Ringkasnya, chatbot AI membolehkan orang berinteraksi dengan komputer menggunakan bahasa biasa, merapatkan jurang antara pertuturan manusia dan logik mesin.
Teknologi AI Utama
Chatbot AI menggabungkan beberapa teknik AI canggih:
Pemprosesan Bahasa Semula Jadi (NLP)
Pembelajaran Mesin & Pembelajaran Mendalam
Model Bahasa Besar (LLM)
Bagaimana Chatbot Memahami Pengguna
Apabila anda menghantar mesej, chatbot menggunakan pemahaman bahasa semula jadi (NLU) ke atasnya. Ia memecahkan input kepada bahagian (token) dan mengenal pasti niat pengguna (apa yang pengguna mahu) dan mana-mana entiti yang relevan (butiran penting seperti nama, tarikh, atau tempat).
Pengenalan Niat
Mengenal pasti apa yang pengguna ingin capai
- Soalan ramalan cuaca
- Permintaan tempahan
- Pencarian maklumat
Pengekstrakan Entiti
Menangkap butiran penting daripada mesej
- Nama dan lokasi
- Tarikh dan masa
- Nombor dan kuantiti
Contohnya, jika anda bertanya "Bagaimana cuaca di Paris esok?", chatbot mengenal pasti niat (soalan ramalan cuaca) dan mengekstrak entiti ("Paris" dan "esok").
Melatih Chatbot AI
Chatbot AI dikuasakan oleh model bahasa yang dilatih pada sejumlah besar data teks. Semasa latihan, model memproses berbilion perkataan dan melaraskan parameter dalaman untuk meramalkan perkataan seterusnya dalam ayat berdasarkan konteks.
Pengumpulan Data
Model diberi korpus teks yang besar (contohnya, seluruh Wikipedia atau internet) dan mempelajari tatabahasa, fakta dan frasa biasa daripada data tersebut.
Pembelajaran Corak
Model menyandikan pengetahuan secara tersirat dalam parameternya tanpa menghafal teks secara literal, mempelajari corak linguistik dan hubungan.
Penjanaan Respons
Selepas latihan, chatbot boleh menghasilkan balasan baru dengan meramalkan satu perkataan pada satu masa, berdasarkan corak yang dipelajari.
Transformer dan Model Bahasa Besar
Chatbot moden menggunakan transformer sebagai tulang belakang mereka. Rangkaian transformer menukar perkataan menjadi vektor berangka dan menggunakan multi-head attention untuk mengaitkan setiap perkataan dalam ayat dengan setiap perkataan lain secara serentak. Ini membolehkan model menangkap konteks merentasi keseluruhan input.
Pemprosesan Berurutan (RNN)
- Memproses perkataan satu persatu
- Latihan lebih perlahan
- Faham konteks terhad
Seni Bina Transformer
- Memproses semua perkataan secara selari
- Latihan jauh lebih pantas
- Kesedaran konteks penuh
Dengan menumpuk banyak lapisan transformer, kita mendapat model bahasa besar (LLM) seperti GPT-4 atau PaLM Google. LLM ini dilatih untuk memahami dan menghasilkan bahasa pada skala besar, malah boleh menterjemah, meringkaskan, atau menjawab soalan berkat bilangan parameter yang sangat besar.
Terjemahan
Menukar teks antara bahasa dengan ketepatan tinggi
Peringkasan
Mengambil maklumat utama daripada dokumen panjang
Sistem Soal Jawab
Menjawab soalan kompleks merentasi domain
Menjana Respons
Apabila memberi respons, chatbot AI mungkin menggunakan salah satu daripada dua kaedah:
Pendekatan Berasaskan Pengambilan
Chatbot memilih jawapan daripada set respons yang tetap (seperti pangkalan data FAQ). Chatbot awal berfungsi dengan cara ini. Untuk soalan yang dikenali, bot hanya mengembalikan jawapan yang disimpan.
Kelebihan
- Masa respons pantas
- Boleh dipercayai untuk pertanyaan yang dijangka
- Jawapan konsisten
Keterbatasan
- Tidak boleh mengendalikan soalan baru
- Terhad kepada kandungan pangkalan data
- Respons kurang fleksibel
Model AI Generatif
Chatbot menjana jawapan baru perkataan demi perkataan menggunakan model bahasanya. Pada setiap langkah, ia meramalkan perkataan seterusnya yang paling mungkin berdasarkan perbualan setakat ini.
Kelebihan
- Hasilkan balasan unik
- Boleh mengendalikan soalan baru
- Perbualan lebih semula jadi
Cabaran
- Boleh menghasilkan jawapan yang salah
- Boleh menghasilkan respons yang tidak masuk akal
- Bergantung pada kebarangkalian yang dipelajari
Maklum Balas Manusia dan Konteks Perbualan
Pembelajaran Penguatan dari Maklum Balas Manusia (RLHF)
Selepas latihan awal, chatbot sering disesuaikan dengan maklum balas manusia. Jurulatih menilai output chatbot dan membimbingnya untuk memperbaiki – mereka menguatkan jawapan yang baik dan membetulkan yang kurang tepat. Proses ini, dikenali sebagai pembelajaran penguatan dari maklum balas manusia (RLHF), membantu sistem belajar mengelakkan kandungan yang tidak sesuai atau berat sebelah.
Semakan
Manusia menilai respons chatbot
Tandakan Isu
Menandakan kandungan toksik atau tidak berkaitan
Perbaiki
Model belajar mengelakkan respons yang ditandakan
Pengurusan Konteks Perbualan
Chatbot AI juga menjejak konteks perbualan. Mereka boleh mengingati bahagian awal dialog dan menggunakan maklumat itu untuk menjadikan balasan lebih koheren. Contohnya, jika anda bertanya soalan susulan, chatbot tahu anda merujuk kepada topik sebelumnya dan boleh menjawab dengan sewajarnya.
Contoh Chatbot AI
Banyak pembantu maya yang dikenali adalah chatbot AI. Semua sistem ini bergantung pada teknologi AI teras yang sama untuk memproses bahasa dan menghasilkan respons.
Pembantu Berasaskan Suara
- Siri Apple - Arahan suara dan pertanyaan
- Alexa Amazon - Kawalan rumah pintar dan maklumat
Chatbot Berasaskan Teks
- Gemini Google - AI perbualan canggih
- ChatGPT OpenAI - Perbualan teks tujuan umum
Aplikasi Perniagaan
- Pertanyaan perkhidmatan pelanggan
- Penjadualan temujanji
- Bantuan dan panduan membeli-belah
Integrasi Web
- Sokongan pelanggan laman web
- Pembantu aplikasi mudah alih
- Cadangan e-dagang
Cabaran dan Keterbatasan
Chatbot AI sangat berkuasa tetapi tidak sempurna. Kerana mereka sentiasa cuba menjawab, kadang-kadang mereka boleh berhalusinasi – memberikan maklumat palsu atau mengelirukan dengan yakin.
Chatbot pada dasarnya adalah "mesin yang melakukan pengiraan matematik" untuk menghasilkan perkataan. Ia tidak benar-benar memahami makna atau niat seperti manusia.
— Pakar Penyelidikan AI
Isu Halusinasi
Chatbot mungkin memberikan maklumat palsu atau mengelirukan dengan yakin, terutamanya apabila berhadapan dengan topik di luar data latihannya atau ketika cuba mengisi kekosongan pengetahuan.
Respons Tidak Konsisten
Chatbot mungkin memberikan jawapan berbeza untuk soalan yang sama pada masa berlainan disebabkan sifat probabilistik dan kebarangkalian dalam penjanaan teks.
Salah Tafsir Pertanyaan
Mereka boleh salah tafsir pertanyaan yang samar atau rumit, menyebabkan respons yang tidak memenuhi niat atau keperluan sebenar pengguna.
Intipati Utama
Chatbot AI berfungsi dengan menggabungkan pemprosesan bahasa semula jadi dengan pembelajaran mesin dan model bahasa berskala besar. Mereka memecah input pengguna untuk mengesan niat, kemudian sama ada mengambil jawapan sedia ada atau menjana jawapan baru menggunakan model yang dilatih.
Keupayaan Semasa
Chatbot moden menggunakan LLM berasaskan transformer yang dilatih pada set data teks yang besar
- Kelancaran seperti manusia
- Liputan topik yang luas
- Penglibatan dialog semula jadi
Pandangan Masa Depan
Penambahbaikan berterusan dengan lebih banyak data dan kaedah latihan yang lebih baik
- Ketepatan dipertingkatkan
- Faham konteks lebih baik
- Pengurangan halusinasi
Komen 0
Tinggalkan Komen
Belum ada komen. Jadi yang pertama memberi komen!