Виртуалните асистенти напредват отвъд прости формати на въпроси и отговори към решаване на сложни заявки. Днес управляваните от AI виртуални асистенти комуникират лесно на множество езици, а големите езикови модели или LLM задвижват тази трансформация.
Сега можете да поискате от устройството си препоръки за ресторанти на английски и да получите отговор на испански. Това е, което LLM направиха възможно в последно време.
От разбиване на езиковите бариери до революционизиране на обслужването на клиенти, тези модели предефинират начина, по който взаимодействаме с технологиите.
В тази статия ще говорим за това как LLM захранват многоезичните виртуални асистенти и правят света по-достъпно място.
Ролята на големите езикови модели за поддръжка на множество езици
Големите езикови модели (LLM) са впечатляващи инструменти. Те могат да разбират и генерират текст на различни езици. Но как?
В основата си LLMs се обучават върху огромни количества данни. Тези данни идват от различни източници, които обхващат много езици. Когато LLM учи, той усвоява модели, думи и структури от всички тези езици. Това широко обучение му помага да разпознава лесно различни езици.
Ето един прост начин да помислите за това. Представете си библиотека. Тази библиотека има книги на английски, испански, френски и др. Човек, който чете всички тези книги, ще научи много езици. По същия начин LLM обработва масивни „библиотеки“ от цифрови данни. Това му помага да стане многоезичен.
На практика можете да зададете въпрос на LLM на английски. Може да отговори на немски, ако искате. Тази гъвкавост прави LLM мощни за глобални приложения. Те преодоляват езиковите бариери, за да направят комуникацията по-плавна за всички, докато обучавате разговорен ИИ с помощта на LLM.
Ползи от използването на LLM за многоезични виртуални асистенти, управлявани от AI
Ефективната комуникация не познава граници. Многоезичните виртуални асистенти, управлявани от AI, революционизират начина, по който работим с технологиите. Нека да разгледаме предимствата от използването на големи езикови модели за многоезични виртуални асистенти, управлявани от AI.
Подобрена поддръжка на клиенти
Многоезичните виртуални асистенти се отличават с поддръжката на клиенти, тъй като потребителите получават помощ на предпочитания от тях език по целия свят. Премахва неприятностите, създавани от езиковите бариери. Тези асистенти, захранвани от обработка на естествен език (NLP), осигуряват ясна комуникация.
Мощен превод с NLU модел
Моделът NLU в рамките на големи езикови модели действа като стабилен модел за превод. Представете си, че изисквате документ, преведен от английски на корейски. Многоезичните, интелигентни виртуални асистенти могат да направят това с прецизност, тъй като те не просто превеждат думи. Те улавят същността, за да гарантират, че преведеното съдържание запазва оригиналния си смисъл.
Възможност за автоматично откриване в многоезичен VA
Една отличителна характеристика на многоезичния VA е автоматичното откриване. Потребителите не трябва да посочват своя език. Започнете разговор на френски или хинди; VA разбира. Той незабавно разпознава разговорния език. Това автоматично откриване гарантира по-плавни взаимодействия. Това е като да имате глобален гражданин, готов да разговаря на всеки език.
Разширен езиков спектър на NLU
Светът на NLU е необятен. Многоезичните виртуални асистенти използват това богатство. Те работят с широк набор от езици. От популярни като английски и мандарин до по-рядко срещани езици, всеки разговор се усеща естествено. Разнообразието от обхванати езици означава, че по-широка аудитория може да се възползва, което създава приобщаване.
Основни съображения за изграждане на многоезичен VA
Изграждането на многоезичен виртуален асистент (VA) включва внимателно планиране. Нека проучим основните аспекти:
- Основа на многоезичния VA: Три основни елемента определят многоезичната способност на VA:
- Езикът, който VA използва, за да разговаря с потребителите
- Езикът, зададен по време на фазата на обучение
- Механизмът, който използва за откриване и определяне на езика за взаимодействия
- Нова или съществуваща рамка: Решете дали започвате от нулата или подобрявате съществуващ VA. И двете пътища са жизнеспособни. Всеки има свой собствен набор от процедури и предизвикателства.
- Уникални многоезични функции: Многоезичните VA притежават специфични за езика компоненти. Тяхното поведение може да се различава от едноезичните им колеги.
- Механизми за превод: Как вашият VA ще превежда езици? Съществуват няколко опции:
- Използвайте утвърдени услуги за превод като Microsoft или Google.
- Разработете и интегрирайте персонализирано вътрешно решение за превод.
Ключът е безпроблемно, точно езиково изживяване за потребителя.
Стъпки за обучение на базиран на AI виртуален асистент с големи езикови модели (LLM)
Конфигуриране на необходимия език
Започнете, като дефинирате езиците, които вашият AI Virtual Assistant (VA) трябва да разбира. Може да са един, няколко или дори десетки. Посочването на това рано гарантира, че системата знае кои езици да даде приоритет по време на процеса на обучение.
Идентифицирайте модела на NLU
Моделът за разбиране на естествен език (NLU) е мозъкът зад разбирането на потребителските заявки на различни езици. Така че изберете NLU модел, който е в съответствие с целите на вашия VA и сложността на задачите, които ще изпълнява.
Идентифицирайте различни режими на дефиниране на език
Има различни начини за дефиниране на езици:
- Основен режим: Прост метод, при който са зададени основните езици.
- Разширен режим: Осигурява повече контрол и ви позволява да настройвате специфичните за езика параметри за по-добра точност.
- Използвайте езиков пакет: Предварително изградените езикови модели, които добавяте към виртуалния асистент, могат да рационализират целия процес.
Управление на преводи на VA и потребителски отговори
След като езиците са зададени, работете върху преводите. Уверете се, че вашият VA може да разбира и отговаря на избраните езици. Превеждайте стандартни VA отговори. Освен това предвидете потребителските заявки и имайте готови преведени отговори.
[Прочетете също: Големи езикови модели (LLM): Пълно ръководство през 2023 г]
Управление на многоезичен NLU модел
Моделът NLU ще обработва множество езици. Редовно го управлявайте и актуализирайте. Това гарантира, че най-новите нюанси и жаргон от всеки език, който интегрирате. Помага на VA да остане точен в разбирането и отговора.
Обучете и говорете с виртуалния асистент
Най-накрая е време за тренировка. Захранете VA с разнообразни многоезични данни. Колкото повече научава, толкова по-добре става. Редовно разговаряйте с VA на всички конфигурирани езици. Идентифицирайте пропуски, прецизирайте модела и итерирайте. Целта е плавен, многоезичен разговор.
