Dabei Mit Daten führen In dieser Sitzung erkunden wir die Welt der Konversations-KI mit Alan Nichol, CTO und Mitbegründer von Rasa. Alan, mit seinem Ph.D. Im Bereich maschinelles Lernen setzt er sich leidenschaftlich dafür ein, die Grenzen der KI zu erweitern und Entwicklern die Möglichkeit zu geben, anspruchsvolle Chatbots zu erstellen. Schauen wir uns die Höhepunkte unseres Gesprächs mit ihm an.
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Wichtige Erkenntnisse aus unserem Gespräch mit Alan Nichol
- Alans frühe Reise und wichtige Meilensteine, die seine Karriere geprägt haben.
- Die Geschichte hinter der Geburt von Rasa und seinem unglaublichen Wachstum.
- Wichtige Meilensteine nach Rasas Veröffentlichung und ihren Auswirkungen auf die Konversations-KI.
- Ein tiefer Einblick in die aktuellen Angebote von Rasa, einschließlich Open-Supply- und Unternehmensfunktionen.
- Aufkommende Developments in der Konversations-KI und was Alan an der Zukunft am meisten begeistert.
- Einblicke in die Entwicklung der Sprachtechnologie für industrielle Anwendungsfälle und ihr Potenzial als erste Gesprächsebene.
Schauen wir uns die Particulars unseres Gesprächs mit Alan Nichol an!
Wie begann Ihre Reise in maschinelles Lernen und Konversations-KI?
Nach Abschluss meiner Doktorarbeit in Physik, bei der ich maschinelles Lernen zur Simulation kleiner Moleküle einsetzte, wurde mir klar, dass meine Leidenschaft eher dem maschinellen Lernen als der Physik galt. Etwa zwischen 2014 und 2015, in den Anfängen großer neuronaler Netze und word2vec, begann ich mich für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und schließlich für Konversationen mit mehreren Runden zu interessieren, was zur Einführung von Rasa führte.
Was warfare die Inspiration hinter Rasa und seinem Open-Supply-Modell?
Rasa entstand als Reaktion auf den Bedarf an einem ausgefeilten Chatbot-Framework, das über die „Hallo Welt“ der Chatbots hinausgeht. Wir haben festgestellt, dass viele Entwickler planen, ihr eigenes NLP zu entwickeln, um die Abhängigkeit von APIs von Drittanbietern zu vermeiden, die zwar kostenlos, aber mit Unsicherheiten verbunden sind. Wir haben uns entschieden, unsere NLP-Engine als Open-Supply-Lösung bereitzustellen, um einen direkten Ersatz für diese APIs bereitzustellen, der es Entwicklern ermöglicht, die Kontrolle zu übernehmen, ihre Chatbots zu verbessern und anzupassen.
Wie haben Sie den Open-Supply-Aspekt von Rasa mit dem Geschäftsmodell in Einklang gebracht?
Die Reise beinhaltete ständiges Experimentieren, um die richtige Steadiness zwischen dem, was in Open Supply enthalten sein sollte, und dem, wofür man Gebühren erheben sollte, zu finden. Im Gegensatz zu Persistenzschichtprodukten wie MongoDB handelt es sich bei Rasa um ein Framework, wodurch sich das Wertversprechen unterscheidet. Wir haben uns auf große Unternehmen konzentriert, die unsere Software program übernehmen, und haben unsere Angebote so angepasst, dass sie Help, zusätzliche Funktionalität und Unternehmenslösungen bieten, die das Open-Supply-Framework ergänzen.
Was sind einige der unerwartetsten Anwendungen von Rasa, die Ihnen begegnet sind?
Rasa wurde in Hunderten von wissenschaftlichen Arbeiten für verschiedene Anwendungen zitiert, die ich mir nie hätte vorstellen können. Von der Verbesserung des Wohlergehens der Hühnerzüchter in Tansania bis zur Bekämpfung von Fehlinformationen und Depressionen während der Pandemie hat Rasas Open-Supply-Charakter eine vielfältige und wirkungsvolle Nutzung ermöglicht, ohne dass unsere Erlaubnis oder Beteiligung erforderlich ist.
Können Sie die aktuellen Angebote von Rasa und den Unterschied zwischen Open-Supply- und Enterprise-Funktionen beschreiben?
Rasa hat mit unserem CALM-System (Conversational AI with Language Fashions) einen neuen Ansatz für Konversations-KI entwickelt, der die Komplexität von Dialogsystemen vereinfacht. Rasa Professional und Rasa Studio sind unsere beiden Hauptprodukte, wobei Rasa Professional für kleine Bereitstellungen kostenlos ist und Rasa Studio eine Benutzeroberfläche ohne Code für Unternehmenskunden bietet. Für diejenigen, die das NLU-basierte Paradigma bevorzugen, gibt es weiterhin die Open-Supply-Model von Rasa.
Wie sieht die Zukunft der Sprach-KI aus und welchen Beitrag leistet Rasa dazu?
Sprach-KI wird für eine hochwertige Automatisierung immer realer und praktikabler. Die Fortschritte bei den Sprachmodellen haben Wahrnehmungen und Erwartungen verändert und durchgängige Sprachinteraktionen einfacher machbar gemacht. Rasa steht an vorderster Entrance und erforscht multimodale Modelle und reduziert die Latenz für ein nahtloses Spracherlebnis. Wir freuen uns auch über das Potenzial der Sprach-KI, Apps kontextbezogen zu navigieren und so ein umfassenderes Benutzererlebnis zu bieten.
Ich glaube an das Schreiben als Mittel, Gedanken zu klären und Orientierung zu geben. Wenn ich eine Spannung aufgrund ungelöster Ideen verspüre, schreibe ich, um meine Gedanken zu ordnen und effektiv zu kommunizieren. Ich folge einer Formel zur Identifizierung des Publikums, des gewünschten Gefühls nach der Lektüre und des Aufrufs zum Handeln. Dieser Ansatz hilft mir, klar und zielgerichtet zu führen.
Welches Buch hat Sie beeinflusst und was würden Sie tun, wenn Sie Rasa nicht leiten würden?
„The Second Mountain“ ist ein Buch, das mich tiefgreifend beeinflusst hat und in dem es um die Verschiebung der Prioritäten nach einem lebensverändernden Ereignis geht. Wenn ich Rasa nicht leiten würde, würde ich meiner Liebe zur Geschichte frönen und möglicherweise lernen, alte Texte und Tontafeln zu lesen.
Zusammenfassung
Alan Nichols Reise mit Rasa zeigt die Kraft von Open-Supply-Innovationen und ihr Potenzial, wirkungsvolle Veränderungen voranzutreiben. Durch die Bereitstellung einer flexiblen und zugänglichen Plattform hat Rasa vielfältige Anwendungen ermöglicht, von der Verbesserung des Wohlbefindens der Landwirte bis hin zur Bekämpfung von Fehlinformationen. Während sich die Zukunft der Sprach-KI entfaltet, werden Alans Führung und sein Engagement für Klarheit durch Schreiben zweifellos weiterhin die Branche prägen und Rasa zu einem Schlüsselakteur in der Entwicklung der Konversations-KI machen.
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