Die Rolle der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) in Chatbots

Einführung

Pure Language Processing (NLP) ist der Prozess, durch den ein Laptop natürliche Sprache versteht. Die jüngsten Fortschritte in NLP bilden die Grundlage für die neue Era von Generative KI-Chatbots.

Die NLP-Architektur spielt im modernen Chatbot eine vielschichtige Rolle. Sie ermöglicht es diesen Chatbots, die von Ihnen gegebenen natürlichen Spracheingaben zu verstehen und hilft dem Chatbot, Wörter zu generieren. Diese neuen Fähigkeiten hängen von der Transformator Modell, ein neuartiges Modell, das 2017 von Google-Forschern entwickelt wurde.

Moderne Chatbots nutzen jedoch komplexe NLP-Algorithmen um Texte und Bilder zu verstehen. Lassen Sie uns diese Prozesse entschlüsseln, indem wir uns die Rolle von NLP ansehen.

Überblick:

• Die Rolle von NLP in modernen Chatbots: NLP spielt eine zentrale Rolle dabei, wie Chatbots Antworten verstehen und generieren. Dabei wird in hohem Maße auf Transformer-Modelle wie BERT und GPT für das Sprachverständnis, mehrstufige Konversationen und mehrsprachige Unterstützung zurückgegriffen.
• Kernkomponenten: Die aktuelle NLP-Landschaft umfasst Modelle zum Sprachverständnis (z. B. BERT, GPT), Mechanismen für mehrstufige Konversationen und mehrsprachige Unterstützung, die für globale Geschäftsanwendungen unverzichtbar ist.
• Herausforderungen in NLP: Trotz Fortschritten sind NLP-Modelle mit Einschränkungen im Umgang mit Umgangssprache, Rechtschreib-/Grammatikfehlern und ethischen Vorurteilen konfrontiert, was häufig zu Ungenauigkeiten oder verzerrten Ergebnissen führt.
• Bedeutung und Zukunftsaussichten: Während NLP-Technologien für die Chatbot-Funktionalität von entscheidender Bedeutung sind, müssen für weitere Fortschritte anhaltende Herausforderungen wie Voreingenommenheit, Halluzinationen und Fehlerbehandlung angegangen werden.

Rolle von NLP in modernen Chatbots

Moderne Chatbots nutzen Vektoreinbettungen um Textual content in Matrizen zu zerlegen, die dann zum Verstehen der von Ihnen gegebenen Eingabeaufforderungen verwendet werden können. Dies funktioniert folgendermaßen:

1. Ihre Eingabeaufforderungen werden tokenisiert: Tokenisierung ist ein maschineller Lernprozess, der eine große Datenmenge in kleinere Teile zerlegt. Im Fall Ihrer Eingabeaufforderungen werden Ihre Sätze in kleinere Teile zerlegt.

2. Diese Token werden dann mithilfe eines Transformatormodells verarbeitet: Modelle wie BERT Nehmen Sie die Eingabeaufforderung und vektorisieren Sie sie mithilfe eines „Self-Consideration“-Mechanismus.

3. Der Chatbot vergleicht Ihre Eingabe mit seinem eigenen Vektorraum: Laptop ermitteln virtuell die Distanz zwischen Ihrem immediate und ihre Trainingsdaten im Vektorraum, um die Wahrscheinlichkeit des nächsten Wortes in Ihrer Antwort zu berechnen.

4. Ihre Antwort wird generiert: Der Chatbot beantwortet dann Ihre Eingabe.

Es ist wichtig zu beachten, dass Chatbots zwar umfassend darauf abgestimmt sind, Antworten auf Ihre Fragen zu geben, die maschinelles Lernen (ML) Die Operation, die sie durchführen, ist die Vervollständigung. Sie nehmen Ihre Eingabeaufforderung entgegen und versuchen, das nächste Wort in der Sequenz basierend auf dem Kontext vorherzusagen.

Nachdem wir nun die grundlegenden NLP-Prozesse in unseren modernen Chatbots verstehen, wollen wir uns mit der aktuellen Architektur befassen, die wir für sie verwenden.

Die aktuelle NLP-Landschaft

Es gibt drei Hauptkomponenten der aktuellen NLP-Landschaft. Lassen Sie uns diese der Reihe nach untersuchen.

1. Sprachverständnis

BERT-Modelle: BERT-Modelle sind bidirektionale Modelle, die die Idee verwenden, dass Ihre Eingabe mit der Ausgabe verbunden ist, die sie generieren wird. Nachdem Ihr Eingabetext mithilfe eines Encoders vektorisiert wurde, konzentriert sich ein Decoder auf verschiedene Teile der Eingabe und gibt eine passende Anweisung aus. Diese Modelle verwenden den Selbstaufmerksamkeitsmechanismus aus dem Papier „Aufmerksamkeit ist alles, was Sie brauchen.”

GPT: GPT ist unidirektional und verwendet den Decoder aus der Transformer-Architektur. Dabei wird maskierte Selbstaufmerksamkeit verwendet, die Token in die Aufmerksamkeitsberechnung einbezieht, während zukünftige Token basierend auf ihrer Place in der Sequenz ignoriert werden.

Das Modell achtet additionally auf Ihre Eingabeaufforderung und geht bis zum letzten vorhergesagten Wort und sagt auf der Grundlage dieser Eingabe das folgende Wort in der Sequenz voraus.

XLNet und PaLM: Während das unidirektionale Modell der GPT mithilfe eines großen Datenkorpus viele Fragen beantworten konnte, fehlte ihm immer noch der bidirektionale Kontext, der zum Verständnis komplexer Daten erforderlich ist.

Die PaLM-Modelle erreichten dies, indem sie ein unidirektionales Modell verwendeten und dabei die Reihenfolge änderten, in der die Token gelesen werden, sodass das Modell Token je nach dynamischer Faktorisierung lesen konnte. Dies ermöglicht bidirektionales Verständnis in einem unidirektionalen Modell.

2. Multi-Flip-Gespräche

Mehrstufige Konversationen sind für unsere modernen Chatbots von entscheidender Bedeutung. Die Leute möchten längere Gespräche mit ChatGPT und Claude führen und sich an die Dinge erinnern, die sie zuvor gesagt haben.

Jetzt müssen Sie zwei Funktionen hinzufügen, damit Chatbots mehrstufige Konversationen ermöglichen.

Kontextuelles Verständnis

Wenn ein Benutzer seine ursprüngliche Anfrage im weiteren Verlauf des Gesprächs aktualisieren möchte, muss sich der Chatbot den Kontext des Gesprächs merken. Moderne Chatbots tun dies, indem sie jede vom Benutzer übermittelte Anfrage zu strukturierten Daten hinzufügen, um genaue Informationen zu liefern. Das heißt, sie nehmen alle Nachrichten des Benutzers auf, um eine einheitliche Datenstruktur zu erstellen. Wir haben diese Funktion kürzlich bei Kommunicate eingeführt und Das so funktioniert es.

Dialogrichtlinien

Manchmal fordert ein Benutzer einen Chatbot auf, etwas zu Spezielles zu tun, oder gibt eine Eingabeaufforderung ein, die nicht den Geschäftsrichtlinien des Chatbots entspricht. In diesem Fall bezieht sich der Chatbot auf einige interne Konversationsregeln oder Dialogrichtlinien. Im Geschäftsleben bedeutet dies häufig, dass der Chatbot eine Datenbank abfragt und dem Benutzer klärende Fragen stellt, bis die Anforderung seinen Geschäftsrichtlinien entspricht.

Mehrstufige Konversationen sind das Herzstück des Versprechens der Generativen KI. Sie ermöglichen Chatbots, längere Gespräche mit Benutzern zu führen und ihre Bedürfnisse besser zu erfüllen. Das ist auch der Grund, warum „Kontextlänge„“ ist seit einigen Jahren ein regelrechtes Schlagwort rund um LLMs.

3. Mehrsprachiger Assist

Da LLMs für allgemeine geschäftliche Anwendungsfälle entwickelt werden, ist die Integration von Mehrsprachigkeit unerlässlich. So können moderne Chatbots für globale Unternehmen eingesetzt werden, ohne dass zusätzliche Schulungen für bestimmte Standorte erforderlich sind.

Chatbots beantworten mehrsprachige Fragen nach dem folgenden Verfahren:

Eingabeaufforderung in Daten ändern: Der Chatbot nimmt die Eingabeaufforderung in jeder beliebigen Sprache entgegen und setzt sie in einen linguistischen Rahmen, den er versteht. Der grundlegende linguistische Rahmen für LLMs ist oft Englisch, daher übersetzt er die Eingabeaufforderung in Daten und analysiert diese Daten auf der Grundlage des englischen linguistischen Rahmens.

Aufgabenlösung: Der Chatbot denkt sich die Antwort auf die Eingabeaufforderung auf Englisch aus und integriert dabei Daten von mehrsprachigen Neuronen in das Modell. LLMs verwenden Self-Consideration- und Feedforward-Mechanismen, um zur Antwort zu gelangen.

Ausgabe generieren: Das LLM erhält seine Antwort in Kind von im linguistischen Rahmen angeordneten Daten und übersetzt diese anschließend zurück in die ursprüngliche Abfragesprache.

Mehrere Modelle, wie Coheres Aya-Modellezeichnen sich durch die Bereitstellung mehrsprachiger Unterstützung aus, da sie anhand von von Experten kuratierten mehrsprachigen Datensätzen mit einem „übermäßigen Schwerpunkt auf Dokumenten im akademischen Stil“ geschult wurden.

Mit diesen drei grundlegenden Funktionen bietet NLP den aktuellen LLM-Modellen umfangreiche Funktionalität. Die aktuelle NLP-Architektur weist jedoch noch einige Probleme auf. Lassen Sie uns diese Einschränkungen als Nächstes untersuchen.

Einschränkungen und Herausforderungen in der NLP

Trotz der rasanten Entwicklung von NLP-Modellen gibt es immer noch einige Einschränkungen in ihrer Funktionsweise. Diese sind:

1. Umgang mit Umgangssprache

Slang ist ein natürlicher Bestandteil menschlicher Konversation. Einige LLMs haben jedoch Schwierigkeiten, Slangausdrücke zu verstehen. Beispielsweise bedeutet „blazing“ in den USA „etwas Ausgezeichnetes“, in Großbritannien jedoch „Wut“ und die meisten LLMs kommen mit dieser Diskrepanz nicht klar.

Die größte Herausforderung beim Umgang mit Slang-Begriffen ist der Mangel an qualitativ hochwertigen Datensätzen, die ihre Bedeutung erklären. Selbst moderne Modelle wie ChatGPT 4 Es fehlen ausreichende Daten, um Slangausdrücke zu identifizieren.

2. Umgang mit Rechtschreib- und Grammatikfehlern

Neuere Chatbot-Modelle können zwar Fehler erkennen, haben aber Probleme, diese zu korrigieren. Das kann dazu führen, dass der LLM zwar versucht, eine Eingabesequenz zu korrigieren, dabei aber deren Bedeutung ändert und Ihnen mit seinen Antworten falsche Ergebnisse liefert.

Dies kann durch umfangreiche Feinabstimmung und Heuristik gelöst werden, was Anwendungen wie Grammarly und Google Search zuvor in anderen ML-Kontexten getan haben.

3. Ethische Voreingenommenheit und Unrichtigkeit

Halluzinationen und KI-Voreingenommenheit sind ein andauerndes Drawback. Im Wesentlichen könnten weniger bekannte Nuancen übersehen werden, da Trainingsdatensätze eine Voreingenommenheit gegenüber bestimmten Philosophien aufweisen könnten.

Wenn eine KI keine Antwort findet, versucht sie oft, eine Antwort zu finden und gibt falsche Informationen, indem sie halluziniert. Diese beiden Probleme werden derzeit intensiv erforscht, aber es gibt noch keine empirischen Lösungen.

Abschluss

NLP ist für die Funktion von Chatbots von zentraler Bedeutung. Es wird für alles verwendet, von der Tokenisierung und Vektorisierung Ihrer Eingabeaufforderungen bis hin zur Bereitstellung der vom Benutzer angeforderten Antworten.

Dies ist dank der aktuellen NLP-Architektur möglich, die mehrere Transformer-Modelle verwendet, um Sprache in all ihren Formen zu verstehen. Die Architektur unterstützt auch längere Kontextlängen und mehrsprachige Neuronen, die mehrstufige und mehrsprachige Konversationen ermöglichen.

Obwohl dieser Fortschritt beträchtlich ist, gibt es bei der NLP-Technologie immer noch vielschichtige Herausforderungen. Derzeit hat die Technologie Probleme mit der Rechtschreibprüfung, Grammatikfehlern und umgangssprachlichen Ausdrücken im Eingabetext. Die aktuelle NLP-Technologie ist immer noch anfällig für Halluzinationen und Voreingenommenheit.

Trotz dieser Herausforderungen ist NLP für das moderne Chatbot-Ökosystem von entscheidender Bedeutung und ermöglicht ihm, ein breites Aufgabenspektrum zu bewältigen.

Häufig gestellte Fragen