Ознайомившись із можливостями нових великих мовних моделей, навіть найскептичніші експерти у сфері розробки ботів усвідомили, що настав новий етап розвитку розмовного штучного інтелекту.
Що саме змінилося?
Пригадаймо принципи створення чат-ботів із «класичними» моделями обробки та розуміння машинної мови:
- Спочатку формується набір намірів користувачів, які система повинна виявляти.
- Як тільки спрацьовують ці наміри, генеруються специфічні дії бота в діалозі. Зокрема, попередньо згенерована відповідь або запит до іншої системи для активації певних дій, наприклад, обробки платежів.
- У намірів є чіткий опис, наприклад, «я хочу щось купити», і для їхнього розпізнавання тренери ботів навчають нейролінгвістичну модель на певній кількості подібних висловів, які передають цей намір, щоби створити стабільний шаблон.
- Будь-який діалог має кінцеву визначену кількість намірів. Користувач не може отримати відповідь на своє запитання, якщо воно не розпізнане системою.
Переваги «класичної» моделі: якщо намір успішно розпізнано, користувач отримує чітко визначену відповідь.
Недоліки «класичної моделі»: система не розпізнає інформацію від користувача, яка не була визначена намірами.
Інтеграція GPT-3.5 і більш розвинених моделей у розмовні рішення з використанням штучного інтелекту змінює способи створення та використання чат-ботів.
Хоча старі бот-системи можуть продовжувати працювати, інновації від GPT-3.5 роблять ці системи менш ефективними та менш адаптивними.
Адже завдяки своїм глибоким навчальним алгоритмам та дивовижному знанню мови, чат-GPT може генерувати відповіді на питання, які не обмежуються попередньо визначеними намірами.
Це означає, що розмовні боти можуть розвиватися та навчатися швидше, надаючи більш природні та корисні відповіді на запитання користувачів.
Переваги моделей GPT-3.5 і GPT-3.5 Turbo від компанії OpenAI, у порівнянні з традиційними системами NLU для розмовних рішень
GPT-3.5 — це велика мовна модель, навчена на численних діалогах і довідкових матеріалах із майже всіх можливих галузей людських знань.
Модель GPT-3.5 Turbo — це оновлена, прискорена версія моделі на основі ChatGPT. Ця модель усуває слабкі місця попередньої версії та навчена на даних із численних джерел і велетенському обсязі людських взаємодій. Ця модель також оптимізована для діалогів і побудови чат-ботів.
Замість чітко визначеного наміру модель оцінює вхідну інформацію від користувача та будує відповідь на основі алгоритмів імовірності та велетенської кількості інформації. Тому модель може відповідати та підтримувати діалог на майже будь-яку тему, а також розпізнавати майже будь-який намір користувача.
Іноді точність і якість відповідей настільки вражають, що користувач не розрізняє відповідь людини-оператора та моделі штучного інтелекту.
Це може бути використано в різних сферах, таких як обслуговування клієнтів, медицина, освіта, електронна комерція й інші галузі, де розмовні боти можуть забезпечити корисну інформацію та підтримку.
Однак без спеціального контролю розробника модель може генерувати хибну інформацію або вступати в непотрібні або навіть шкідливі діалоги з неетичними користувачами.
Щоб уникнути побічних ефектів, розробники повинні ретельно контролювати взаємодію моделі з користувачами та застосовувати різні методи обмеження, такі як фільтрація вмісту, перевірка фактів та системи моніторингу.
Побічні ефекти можуть бути зменшені завдяки новій структурованій мові діалогів ChatML, представленій розробником, яка дає змогу користувачам контролювати напрям, тон, точність та інші параметри відповідей моделі, використовуючи комбінації інструкцій, переданих моделі з кожним запитом на генерацію відповіді.
Кейси можливого використання генеративного штучного інтелекту за індустріями
Проблема адаптації бізнесом великих мовних моделей
У випадку, якщо бізнес уже запровадив розмовне рішення, зміна самої платформи вимагає великої частки IT-бюджету компанії та залучення спеціалістів. Наприклад, згідно з Fintech Futures, 36% банків вказують складні системи як головний виклик, із яким стикаються організації.
Тому деякі компанії все ще працюють із «класичними» моделями обробки природної мови для підтримки клієнтів.
Однак амбітні компанії вже почали використовувати можливості генеративного штучного інтелекту великих мовних моделей. Наприклад, наша команда почала пропонувати бізнесу модель для впровадження можливостей генеративного штучного інтелекту, що доповнює наявну модель чат-ботів у клієнтів.
Рішення — вбудований генеративний штучний інтелект (Embedded Generative AI)
Усвідомлюючи перешкоди для бізнесу, ми в Master of Code Global працюємо над розумним підходом для активації великих мовних моделей, який заснований на останній моделі GPT-3.5 Turbo та називається «вбудований генеративний штучний інтелект».
Ми вбудовуємо власну систему обміну даними з моделлю GPT 3.5 Turbo в NLU-провайдера клієнта. Це проміжне програмне забезпечення також контролює параметри моделі. Проміжне програмне забезпечення не залежить від типу системи NLU, яку використовує провайдер клієнта.
Переваги моделі Embedded Generative AI, у порівнянні з впровадженням великих мовних моделей:
- Збереження інвестицій у наявні розмовні рішення. Оскільки заміна на іншу платформу чат-бота не потрібна. Завдяки архітектурі «вбудованого генеративного штучного інтелекту» наявна платформа розмовного рішення клієнта продовжить функціонувати.
- Нема потреби вносити зміни в конфігурацію. Система «вбудованого генеративного штучного інтелекту» працює з наявною системою без необхідності вносити зміни в її налаштування.
- Покращення наявої схеми діалогу. Додадуться нові опції для налаштування особистості бота, додавання технологій голосу й інших нюансів.
Отже, використання моделі «вбудований генеративний штучний інтелект» дає змогу компаніям забезпечити плавну інтеграцію нових можливостей генеративного штучного інтелекту з мінімізацією витрат.
Ця модель допомагає реалізувати всі переваги генеративного штучного інтелекту та водночас зберегти вже зроблені інвестиції в розробку та підтримку наявних розмовних рішень на кшталт чат-ботів.