Paano Gumagana ang mga AI Chatbot?
Alamin kung paano ginagamit ng mga chatbot ang natural language processing (NLP), machine learning, at malalaking language model (LLM) upang maunawaan ang mga tanong, suriin ang layunin, at makabuo ng natural at parang tao na mga sagot.
Ang mga AI chatbot ay mga software program na ginagaya ang pag-uusap ng tao. Tumatanggap sila ng input mula sa user sa natural na wika (teksto o pagsasalita) at sinusubukang tumugon nang kapaki-pakinabang. Ayon sa Microsoft, ang mga AI chatbot ay mga aplikasyon na "ginagaya at nauunawaan ang mga pag-uusap ng tao".
Halimbawa, maaaring sagutin ng mga chatbot ang mga tanong, magbigay ng mga rekomendasyon, o mag-automate ng mga gawain tulad ng pag-book ng appointment. Ipinaliwanag din ng IBM na ang chatbot ay "nagsisimula ng pag-uusap ng tao," at binanggit na madalas gamitin ng mga modernong chatbot ang natural language processing upang bigyang-kahulugan ang mga tanong at bumuo ng mga sagot. Sa madaling salita, pinapayagan ng mga AI chatbot ang mga tao na makipag-ugnayan sa mga computer gamit ang karaniwang wika, na nagbubuo ng tulay sa pagitan ng pagsasalita ng tao at lohika ng makina.
- 1. Pangunahing Teknolohiyang AI
- 2. Paano Naiintindihan ng mga Chatbot ang mga User
- 3. Pagsasanay ng mga AI Chatbot
- 4. Transformers at Malalaking Language Model
- 5. Pagbuo ng mga Tugon
- 6. Feedback ng Tao at Konteksto ng Pag-uusap
- 7. Mga Halimbawa ng AI Chatbot
- 8. Mga Hamon at Limitasyon
- 9. Pangunahing Mga Punto
Pangunahing Teknolohiyang AI
Pinagsasama ng mga AI chatbot ang ilang mga advanced na teknik ng AI:
Natural Language Processing (NLP)
Machine Learning at Deep Learning
Malalaking Language Model (LLMs)
Paano Naiintindihan ng mga Chatbot ang mga User
Kapag nagpadala ka ng mensahe, inilalapat ng chatbot ang natural language understanding (NLU) dito. Hinihiwa-hiwalay nito ang input sa mga bahagi (token) at tinutukoy ang layunin ng user (kung ano ang nais ng user) at anumang kaugnay na mga entidad (mga mahahalagang detalye tulad ng mga pangalan, petsa, o lugar).
Pagkilala sa Layunin
Tinutukoy kung ano ang nais makamit ng user
- Pagtatanong tungkol sa lagay ng panahon
- Request para sa booking
- Paghahanap ng impormasyon
Pagkuha ng Entidad
Kinukuha ang mahahalagang detalye mula sa mensahe
- Mga pangalan at lokasyon
- Mga petsa at oras
- Mga numero at dami
Halimbawa, kung tatanungin mo "Ano ang lagay ng panahon sa Paris bukas?", kinikilala ng chatbot ang layunin (pagtatanong tungkol sa lagay ng panahon) at kinukuha ang mga entidad ("Paris" at "bukas").
Pagsasanay ng mga AI Chatbot
Pinapagana ang mga AI chatbot ng mga language model na sinanay sa napakalaking dami ng data ng teksto. Sa panahon ng pagsasanay, pinoproseso ng modelo ang bilyon-bilyong salita at inaayos ang mga panloob nitong parameter upang mahulaan ang susunod na salita sa isang pangungusap batay sa konteksto.
Pangangalap ng Data
Pinapakain ang modelo ng malalaking korpus ng teksto (halimbawa, ang buong Wikipedia o internet) at natututo ito ng gramatika, mga katotohanan, at mga karaniwang parirala mula sa data na iyon.
Pagkatuto ng Pattern
Ine-encode ng modelo ang kaalaman nang hindi direktang minememorya ang teksto, natututo ng mga lingguwistikong pattern at relasyon.
Pagbuo ng Tugon
Pagkatapos ng pagsasanay, makakabuo ang chatbot ng mga bagong sagot sa pamamagitan ng paghula ng isang salita sa bawat hakbang, gamit ang mga pattern na natutunan.
Transformers at Malalaking Language Model
Gumagamit ang mga modernong chatbot ng transformers bilang kanilang backbone. Ang isang transformer network ay nagko-convert ng mga salita sa mga numerikal na vector at gumagamit ng multi-head attention upang iugnay ang bawat salita sa isang pangungusap sa bawat isa nang sabay-sabay. Pinapayagan nito ang modelo na mahuli ang konteksto sa buong input.
Sequential Processing (RNNs)
- Pinoproseso ang mga salita isa-isa
- Mas mabagal ang pagsasanay
- Limitadong pag-unawa sa konteksto
Transformer Architecture
- Pinoproseso ang lahat ng salita nang sabay-sabay
- Mas mabilis ang pagsasanay
- Buong kamalayan sa konteksto
Sa pamamagitan ng pag-stack ng maraming transformer layers, nakakabuo tayo ng malalaking language model (LLM) tulad ng GPT-4 o Google's PaLM. Ang mga LLM na ito ay sinanay upang maunawaan at makabuo ng wika sa napakalaking sukat, at kaya pa nilang magsalin, magbuod, o sumagot ng mga tanong dahil sa napakalaking bilang ng mga parameter nila.
Pagsasalin
Nagko-convert ng teksto sa pagitan ng mga wika nang may mataas na katumpakan
Pagbubuod
Kinukuha ang mga pangunahing impormasyon mula sa mahahabang dokumento
Mga Sistema ng Q&A
Sumasagot sa mga komplikadong tanong sa iba't ibang larangan
Pagbuo ng mga Tugon
Kapag sumasagot, maaaring gumamit ang AI chatbot ng isa sa dalawang pamamaraan:
Pamamaraan ng Retrieval-Based
Pinipili ng chatbot ang sagot mula sa isang nakapirming set ng mga posibleng tugon (tulad ng database ng mga FAQ). Ganito ang paraan ng mga unang chatbot. Kapag nakilala ang tanong, ibinabalik lang ng bot ang nakaimbak na sagot.
Mga Kalamangan
- Mabilis ang oras ng pagtugon
- Mapagkakatiwalaan para sa mga inaasahang tanong
- Consistent ang mga sagot
Mga Limitasyon
- Hindi kayang hawakan ang mga bagong tanong
- Limitado sa nilalaman ng database
- Hindi gaanong flexible ang mga tugon
Mga Generative AI Model
Gumagawa ang chatbot ng bagong sagot salita-sa-salita gamit ang language model nito. Sa bawat hakbang, hinuhulaan nito ang susunod na pinaka-malamang na salita batay sa pag-uusap hanggang sa kasalukuyan.
Mga Kalamangan
- Nakakagawa ng natatanging mga tugon
- Kaya hawakan ang mga bagong tanong
- Mas natural ang mga pag-uusap
Mga Hamon
- Minsan ay maaaring magbigay ng maling sagot
- Maaari ring makabuo ng mga walang saysay na tugon
- Nakasalalay sa mga natutunang probabilidad
Feedback ng Tao at Konteksto ng Pag-uusap
Reinforcement Learning mula sa Feedback ng Tao (RLHF)
Pagkatapos ng paunang pagsasanay, madalas na pinapahusay ang mga chatbot gamit ang feedback ng tao. Sinusuri ng mga trainer ang mga output ng chatbot at ginagabayan ito upang mapabuti – pinapalakas nila ang magagandang sagot at itinatama ang mga maling sagot. Ang prosesong ito, na kilala bilang reinforcement learning mula sa feedback ng tao (RLHF), ay tumutulong sa sistema na iwasan ang hindi angkop o bias na nilalaman.
Pagsusuri
Sinusuri ng mga tao ang mga tugon ng chatbot
Pagmamarka ng mga Isyu
Minamarkahan ang mga toxic o off-topic na nilalaman
Pagpapabuti
Natututo ang modelo na iwasan ang mga minarkahang tugon
Pamamahala ng Konteksto ng Pag-uusap
Sinusubaybayan din ng mga AI chatbot ang konteksto ng pag-uusap. Kaya nilang tandaan ang mga naunang bahagi ng dayalogo at gamitin ang impormasyong iyon upang gawing magkakaugnay ang mga tugon. Halimbawa, kung magtatanong ka ng mga follow-up, alam ng chatbot na tumutukoy ka sa naunang paksa at makakasagot nang naaayon.
Mga Halimbawa ng AI Chatbot
Maraming kilalang virtual assistant ang mga AI chatbot. Lahat ng mga sistemang ito ay umaasa sa parehong pangunahing teknolohiyang AI upang iproseso ang wika at bumuo ng mga tugon.
Mga Voice-Based Assistant
- Siri ng Apple - Mga utos at tanong gamit ang boses
- Alexa ng Amazon - Kontrol sa smart home at impormasyon
Mga Text-Based Chatbot
- Gemini ng Google - Advanced na conversational AI
- ChatGPT ng OpenAI - Pangkalahatang layunin na pag-uusap gamit ang teksto
Mga Aplikasyon sa Negosyo
- Mga katanungan sa serbisyo sa customer
- Pag-schedule ng appointment
- Tulong at gabay sa pamimili
Integrasyon sa Web
- Suporta sa customer sa website
- Mga assistant sa mobile app
- Mga rekomendasyon sa e-commerce
Mga Hamon at Limitasyon
Malakas ang mga AI chatbot ngunit hindi perpekto. Dahil palagi silang sumusubok sumagot, minsan ay maaari silang mag-hallucinate – na may kumpiyansang nagbibigay ng maling o nakalilitong impormasyon.
Ang chatbot ay esensyal na "isang makina na gumagawa ng mga matematikal na kalkulasyon" upang makabuo ng mga salita. Hindi nito tunay na nauunawaan ang kahulugan o layunin tulad ng tao.
— Eksperto sa Pananaliksik ng AI
Mga Isyu sa Hallucination
Minsan ay nagbibigay ang mga chatbot ng maling o nakalilitong impormasyon nang may kumpiyansa, lalo na kapag tumatalakay sa mga paksa na wala sa kanilang data sa pagsasanay o kapag sinusubukang punan ang mga kakulangan sa kaalaman.
Hindi Konsistent na mga Tugon
Minsan ay nagbibigay ang mga chatbot ng magkaibang sagot sa parehong tanong sa iba't ibang oras dahil sa kanilang probabilistikong kalikasan at ang randomness sa pagbuo ng teksto.
Maling Pag-unawa sa mga Tanong
Minsan ay mali ang pagkakaintindi nila sa malabo o mahirap na mga tanong, na nagreresulta sa mga tugon na hindi tumutugon sa tunay na layunin o pangangailangan ng user.
Pangunahing Mga Punto
Gumagana ang mga AI chatbot sa pamamagitan ng pagsasama ng natural language processing, machine learning, at malalaking language model. Sinusuri nila ang mga input ng user upang matukoy ang layunin, at pagkatapos ay kukuha ng nakaimbak na sagot o gagawa ng bago gamit ang sinanay na modelo.
Kasalukuyang Kakayahan
Gumagamit ang mga modernong chatbot ng transformer-based LLM na sinanay sa napakalaking dataset ng teksto
- Fluency na parang tao
- Malawak na saklaw ng mga paksa
- Natural na pakikipag-ugnayan sa dayalogo
Hinaharap na Pananaw
Patuloy na pagpapabuti gamit ang mas maraming data at mas mahusay na mga paraan ng pagsasanay
- Pinahusay na katumpakan
- Mas mahusay na pag-unawa sa konteksto
- Pinababang hallucination
Comments 0
Leave a Comment
No comments yet. Be the first to comment!