Як працюють чатботи на основі штучного інтелекту?
Дізнайтеся, як чатботи використовують обробку природної мови (NLP), машинне навчання та великі мовні моделі (LLM) для розуміння запитань, аналізу намірів і генерації природних, схожих на людські, відповідей.
Чатботи на основі штучного інтелекту — це програмні додатки, які імітують людську розмову. Вони приймають введення користувача природною мовою (текстом або голосом) і намагаються надати корисну відповідь. За даними Microsoft, чатботи ШІ — це застосунки, які «емулять і розуміють людські розмови».
Наприклад, чатботи можуть відповідати на запитання, давати рекомендації або автоматизувати завдання, як-от запис на прийом. IBM також пояснює, що чатбот «імітує людську розмову» і зазначає, що сучасні чатботи часто використовують обробку природної мови для інтерпретації запитань і формування відповідей. Коротко кажучи, чатботи ШІ дозволяють людям взаємодіяти з комп’ютерами звичайною мовою, долаючи розрив між людською мовою та логікою машини.
Ключові технології ШІ
Чатботи ШІ поєднують кілька передових технологій штучного інтелекту:
Обробка природної мови (NLP)
Машинне навчання та глибоке навчання
Великі мовні моделі (LLM)
Як чатботи розуміють користувачів
Коли ви надсилаєте повідомлення, чатбот застосовує розуміння природної мови (NLU). Він розбиває введення на частини (токени) і визначає намір користувача (що користувач хоче) та будь-які релевантні сутності (важливі деталі, як-от імена, дати чи місця).
Розпізнавання наміру
Визначає, що користувач хоче досягти
- Запит прогнозу погоди
- Запит на бронювання
- Пошук інформації
Виділення сутностей
Вилучає важливі деталі з повідомлення
- Імена та локації
- Дати та час
- Числа та кількості
Наприклад, якщо ви запитаєте «Яка погода в Парижі завтра?», чатбот розпізнає намір (запит прогнозу погоди) і вилучає сутності («Париж» і «завтра»).
Навчання чатботів ШІ
Чатботи ШІ працюють на мовних моделях, навчених на величезних обсягах текстових даних. Під час навчання модель обробляє мільярди слів і налаштовує внутрішні параметри, щоб передбачати наступне слово у реченні на основі контексту.
Збір даних
Модель отримує величезні текстові корпуси (наприклад, всю Вікіпедію або інтернет) і вивчає граматику, факти та поширені фрази з цих даних.
Вивчення закономірностей
Модель кодує знання не запам’ятовуючи текст дослівно, а вивчаючи лінгвістичні закономірності та взаємозв’язки.
Генерація відповідей
Після навчання чатбот може генерувати нові відповіді, передбачаючи по одному слову, спираючись на вивчені закономірності.
Трансформери та великі мовні моделі
Сучасні чатботи використовують трансформери як основу. Мережа трансформера перетворює слова у числові вектори і застосовує багатоголову увагу, щоб одночасно пов’язати кожне слово в реченні з усіма іншими. Це дозволяє моделі враховувати контекст усього введення.
Послідовна обробка (RNN)
- Обробляють слова по одному
- Повільніше навчання
- Обмежене розуміння контексту
Архітектура трансформера
- Обробляють усі слова паралельно
- Набагато швидше навчання
- Повне усвідомлення контексту
Шаруючи багато трансформерних шарів, отримуємо велику мовну модель (LLM), як-от GPT-4 або PaLM від Google. Ці LLM навчені розуміти та генерувати мову у величезних масштабах, а також можуть перекладати, узагальнювати або відповідати на запитання завдяки величезній кількості параметрів.
Переклад
Точне перетворення тексту між мовами
Узагальнення
Виділення ключової інформації з довгих документів
Системи запитань і відповідей
Відповіді на складні запитання в різних сферах
Генерація відповідей
Під час відповіді чатбот ШІ може використовувати один із двох методів:
Пошуковий підхід
Чатбот вибирає відповідь із фіксованого набору можливих відповідей (наприклад, бази даних FAQ). Ранні чатботи працювали саме так. Для розпізнаного запитання бот просто повертає збережену відповідь.
Переваги
- Швидкий час відповіді
- Надійність для очікуваних запитів
- Послідовні відповіді
Обмеження
- Не може обробляти нові запитання
- Обмежений вмістом бази даних
- Менш гнучкі відповіді
Генеративні моделі ШІ
Чатбот генерує нову відповідь слово за словом, використовуючи свою мовну модель. На кожному кроці він передбачає найбільш ймовірне наступне слово, враховуючи хід розмови.
Переваги
- Створює унікальні відповіді
- Обробляє нові запитання
- Більш природні розмови
Виклики
- Може давати неправильні відповіді
- Іноді генерує безглузді відповіді
- Залежить від вивчених ймовірностей
Зворотний зв’язок від людей та контекст розмови
Навчання з підкріпленням на основі людського зворотного зв’язку (RLHF)
Після початкового навчання чатботи часто донавчають за допомогою людського зворотного зв’язку. Тренери переглядають відповіді чатбота і допомагають йому покращуватися — вони підсилюють хороші відповіді і виправляють погані. Цей процес, відомий як навчання з підкріпленням на основі людського зворотного зв’язку (RLHF), допомагає системі уникати недоречного або упередженого контенту.
Оцінка
Люди оцінюють відповіді чатбота
Позначення проблем
Відмічають токсичний або не по темі контент
Покращення
Модель навчається уникати позначених відповідей
Управління контекстом розмови
Чатботи ШІ також відстежують контекст розмови. Вони можуть пам’ятати попередні частини діалогу і використовувати цю інформацію, щоб робити відповіді послідовними. Наприклад, якщо ви ставите уточнюючі запитання, чатбот розуміє, що ви маєте на увазі попередню тему, і відповідає відповідно.
Приклади чатботів ШІ
Багато відомих віртуальних помічників є чатботами ШІ. Усі ці системи покладаються на ті самі основні технології ШІ для обробки мови та генерації відповідей.
Голосові помічники
- Siri від Apple — голосові команди та запити
- Alexa від Amazon — керування розумним будинком та інформація
Текстові чатботи
- Gemini від Google — передовий розмовний ШІ
- ChatGPT від OpenAI — універсальні текстові розмови
Бізнес-застосування
- Обслуговування клієнтів
- Запис на прийом
- Допомога та консультації при покупках
Інтеграція на веб-сайтах
- Підтримка клієнтів на сайті
- Помічники в мобільних додатках
- Рекомендації для електронної комерції
Виклики та обмеження
Чатботи ШІ потужні, але неідеальні. Оскільки вони завжди намагаються відповісти, іноді вони можуть галюцинувати — впевнено надавати хибну або оманливу інформацію.
Чатбот — це по суті «машина, що виконує математичні обчислення» для генерації слів. Він не розуміє значення чи наміру так, як людина.
— Експерт з досліджень ШІ
Проблеми галюцинацій
Чатботи можуть впевнено надавати хибну або оманливу інформацію, особливо коли мають справу з темами поза межами своїх навчальних даних або намагаються заповнити прогалини у знаннях.
Непослідовні відповіді
Чатботи можуть давати різні відповіді на одне й те саме запитання в різний час через ймовірнісний характер і випадковість генерації тексту.
Неправильне тлумачення запитів
Вони можуть неправильно інтерпретувати нечіткі або складні запити, що призводить до відповідей, які не відповідають справжньому наміру або потребам користувача.
Основні висновки
Чатботи ШІ працюють, поєднуючи обробку природної мови з машинним навчанням і великими мовними моделями. Вони аналізують введення користувача, щоб виявити намір, а потім або вибирають готову відповідь, або генерують нову за допомогою навченої моделі.
Поточні можливості
Сучасні чатботи використовують трансформерні LLM, навчені на величезних текстових наборах
- Людська плавність мови
- Широке охоплення тем
- Природна взаємодія в діалозі
Перспективи розвитку
Постійне вдосконалення з більшими даними та кращими методами навчання
- Покращена точність
- Кращий розуміння контексту
- Зменшення галюцинацій
