Jak działają chatboty AI?
Dowiedz się, jak chatboty wykorzystują przetwarzanie języka naturalnego (NLP), uczenie maszynowe oraz duże modele językowe (LLM), aby rozumieć pytania, analizować intencje i generować naturalne, przypominające ludzkie odpowiedzi.
Chatboty AI to programy komputerowe, które naśladują ludzką rozmowę. Przyjmują dane wejściowe od użytkownika w języku naturalnym (tekst lub mowa) i starają się odpowiedzieć w sposób pomocny. Według Microsoftu chatboty AI to aplikacje, które „naśladują i rozumieją ludzkie rozmowy”.
Na przykład chatboty mogą odpowiadać na pytania, udzielać rekomendacji lub automatyzować zadania, takie jak umawianie wizyt. IBM podobnie wyjaśnia, że chatbot „symuluje ludzką rozmowę” i zauważa, że nowoczesne chatboty często wykorzystują przetwarzanie języka naturalnego do interpretacji pytań i tworzenia odpowiedzi. Krótko mówiąc, chatboty AI pozwalają ludziom komunikować się z komputerami za pomocą zwykłego języka, niwelując różnicę między mową ludzką a logiką maszynową.
Kluczowe technologie AI
Chatboty AI łączą kilka zaawansowanych technik sztucznej inteligencji:
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)
Uczenie maszynowe i głębokie
Duże modele językowe (LLM)
Jak chatboty rozumieją użytkowników
Kiedy wysyłasz wiadomość, chatbot stosuje rozumienie języka naturalnego (NLU). Dzieli dane wejściowe na części (tokeny) i identyfikuje intencję użytkownika (co użytkownik chce osiągnąć) oraz istotne byty (ważne szczegóły, takie jak imiona, daty czy miejsca).
Rozpoznawanie intencji
Określa, co użytkownik chce osiągnąć
- Zapytanie o prognozę pogody
- Prośba o rezerwację
- Wyszukiwanie informacji
Wydobywanie bytów
Wyłapuje ważne szczegóły z wiadomości
- Imiona i lokalizacje
- Daty i godziny
- Numery i ilości
Na przykład, jeśli zapytasz „Jaka będzie pogoda w Paryżu jutro?”, chatbot rozpoznaje intencję (zapytanie o prognozę pogody) i wydobywa byty („Paryż” i „jutro”).
Szkolenie chatbotów AI
Chatboty AI są zasilane przez modele językowe trenowane na ogromnych zbiorach tekstów. Podczas treningu model przetwarza miliardy słów i dostosowuje swoje wewnętrzne parametry, aby przewidywać kolejne słowo w zdaniu na podstawie kontekstu.
Zbieranie danych
Model otrzymuje ogromne korpusy tekstowe (np. całą Wikipedię lub internet) i uczy się z nich gramatyki, faktów oraz popularnych zwrotów.
Nauka wzorców
Model koduje wiedzę w swoich parametrach bez zapamiętywania tekstu dosłownie, ucząc się wzorców językowych i zależności.
Generowanie odpowiedzi
Po treningu chatbot potrafi generować nowe odpowiedzi, przewidując kolejne słowo po słowie, korzystając z poznanych wzorców.
Transformatory i duże modele językowe
Nowoczesne chatboty wykorzystują transformatory jako swoją podstawę. Sieć transformatorowa zamienia słowa na wektory liczbowe i używa uwagi wielogłowej, aby jednocześnie powiązać każde słowo w zdaniu z każdym innym. Pozwala to modelowi uchwycić kontekst całego wejścia.
Przetwarzanie sekwencyjne (RNN)
- Przetwarzają słowa jedno po drugim
- Wolniejsze szkolenie
- Ograniczone rozumienie kontekstu
Architektura transformatora
- Przetwarzanie wszystkich słów równolegle
- Zdecydowanie szybsze szkolenie
- Pełna świadomość kontekstu
Poprzez nakładanie wielu warstw transformatorów powstaje duży model językowy (LLM), taki jak GPT-4 czy PaLM od Google. Te LLM są trenowane do rozumienia i generowania języka na ogromną skalę, a także potrafią tłumaczyć, streszczać lub odpowiadać na pytania dzięki ogromnej liczbie parametrów.
Tłumaczenie
Dokładne przekładanie tekstów między językami
Streszczanie
Wydobywanie kluczowych informacji z długich dokumentów
Systemy pytań i odpowiedzi
Odpowiadanie na złożone pytania z różnych dziedzin
Generowanie odpowiedzi
Podczas odpowiadania chatbot AI może używać jednej z dwóch metod:
Podejście oparte na wyszukiwaniu
Chatbot wybiera odpowiedź z ustalonego zestawu możliwych odpowiedzi (np. bazy FAQ). Wczesne chatboty działały w ten sposób. Dla rozpoznanego pytania bot po prostu zwraca zapisaną odpowiedź.
Zalety
- Szybki czas odpowiedzi
- Wiarygodność dla przewidywanych zapytań
- Spójne odpowiedzi
Ograniczenia
- Nie radzi sobie z nowymi pytaniami
- Ograniczony do zawartości bazy danych
- Mniej elastyczne odpowiedzi
Modele generatywne AI
Chatbot generuje nową odpowiedź słowo po słowie, korzystając ze swojego modelu językowego. Na każdym kroku przewiduje najbardziej prawdopodobne kolejne słowo, biorąc pod uwagę dotychczasową rozmowę.
Zalety
- Tworzy unikalne odpowiedzi
- Radzi sobie z nowymi pytaniami
- Bardziej naturalne rozmowy
Wyzwania
- Może generować błędne odpowiedzi
- Może tworzyć nonsensowne wypowiedzi
- Opiera się na wyuczonych prawdopodobieństwach
Informacje zwrotne od ludzi i kontekst rozmowy
Uczenie ze wzmocnieniem na podstawie informacji zwrotnych od ludzi (RLHF)
Po wstępnym treningu chatboty często są dopracowywane na podstawie informacji zwrotnych od ludzi. Trenerzy oceniają odpowiedzi chatbota i pomagają mu się poprawić – wzmacniają dobre odpowiedzi i korygują złe. Proces ten, znany jako uczenie ze wzmocnieniem na podstawie informacji zwrotnych od ludzi (RLHF), pomaga systemowi unikać nieodpowiednich lub stronniczych treści.
Ocena
Ludzie oceniają odpowiedzi chatbota
Zgłaszanie problemów
Oznaczanie toksycznych lub nie na temat treści
Poprawa
Model uczy się unikać oznaczonych odpowiedzi
Zarządzanie kontekstem rozmowy
Chatboty AI śledzą także kontekst rozmowy. Potrafią pamiętać wcześniejsze części dialogu i wykorzystać tę informację, aby odpowiedzi były spójne. Na przykład, jeśli zadasz pytania uzupełniające, chatbot wie, że odnoszą się do poprzedniego tematu i może odpowiedzieć odpowiednio.
Przykłady chatbotów AI
Wiele znanych asystentów wirtualnych to chatboty AI. Wszystkie te systemy opierają się na tych samych kluczowych technologiach AI do przetwarzania języka i generowania odpowiedzi.
Asystenci głosowi
- Siri od Apple – polecenia głosowe i zapytania
- Alexa od Amazon – sterowanie inteligentnym domem i informacje
Chatboty tekstowe
- Gemini od Google – zaawansowana konwersacyjna AI
- ChatGPT od OpenAI – uniwersalne rozmowy tekstowe
Zastosowania biznesowe
- Zapytania obsługi klienta
- Umawianie wizyt
- Pomoc i doradztwo zakupowe
Integracja z siecią
- Wsparcie klienta na stronach internetowych
- Asystenci w aplikacjach mobilnych
- Rekomendacje w e-commerce
Wyzwania i ograniczenia
Chatboty AI są potężne, ale nieidealne. Ponieważ zawsze starają się odpowiedzieć, czasem mogą halucynować – czyli pewnie podawać fałszywe lub mylące informacje.
Chatbot to w zasadzie „maszyna wykonująca obliczenia matematyczne”, która generuje słowa. Nie rozumie prawdziwego znaczenia ani intencji jak człowiek.
— Ekspert ds. badań AI
Problemy z halucynacjami
Chatboty mogą pewnie podawać fałszywe lub mylące informacje, zwłaszcza gdy dotyczą tematów spoza danych treningowych lub próbują wypełnić luki w wiedzy.
Niespójne odpowiedzi
Chatboty mogą udzielać różnych odpowiedzi na to samo pytanie w różnych momentach ze względu na probabilistyczny charakter i losowość generowania tekstu.
Błędna interpretacja zapytań
Mogą źle interpretować niejasne lub podchwytliwe pytania, co prowadzi do odpowiedzi nieadekwatnych do rzeczywistych intencji lub potrzeb użytkownika.
Najważniejsze wnioski
Chatboty AI działają, łącząc przetwarzanie języka naturalnego z uczeniem maszynowym i dużymi modelami językowymi. Analizują dane wejściowe użytkownika, aby wykryć intencję, a następnie albo pobierają gotową odpowiedź, albo generują nową za pomocą wytrenowanego modelu.
Obecne możliwości
Nowoczesne chatboty wykorzystują oparte na transformatorach LLM trenowane na ogromnych zbiorach tekstów
- Płynność przypominająca ludzką
- Szeroki zakres tematów
- Naturalne angażowanie w dialog
Perspektywy na przyszłość
Ciągłe ulepszanie dzięki większej ilości danych i lepszym metodom treningu
- Lepsza dokładność
- Lepsze rozumienie kontekstu
- Mniej halucynacji
Komentarze 0
Dodaj komentarz
Brak komentarzy. Bądź pierwszym, który skomentuje!