- Yellow AI, một nền tảng AI đàm thoại, gần đây đã phát hành DynamicNLP, một giải pháp nhằm mục đích loại bỏ nhu cầu đào tạo mô hình NLP.
- Các doanh nghiệp không cần phải phân loại dữ liệu theo cách thủ công để huấn luyện bot AI vì kiến trúc zero-shot learning (ZSL) của công cụ này thực hiện điều đó cho họ.
- Thay vào đó, nó cho phép các tác nhân AI năng động tiếp thu các kỹ năng mới khi họ thực hiện, cho phép họ nhanh chóng thiết lập các luồng AI đàm thoại trong khi sử dụng ít dữ liệu, tài nguyên và thời gian đào tạo hơn.
AI màu vàng nói rằng các vấn đề liên quan đến đào tạo NLP có thể được giải quyết bằng các luồng AI đàm thoại. Người tiêu dùng có thể trò chuyện với các chương trình máy tính giống như cách họ làm với người khác nhờ trí tuệ nhân tạo đàm thoại (AI). Chatbot nâng cao hay chatbot AI khác với chatbot truyền thống là hình thức phổ biến nhất mà AI đàm thoại đã sử dụng.
Đào tạo tác nhân theo cách thủ công là một trong những vấn đề thiết lập chính mà các nhóm trí tuệ nhân tạo (AI) gặp phải. Vì tất cả dữ liệu huấn luyện cho các phương pháp được giám sát hiện tại đều phải được dán nhãn thủ công nên tốn thời gian và tiền bạc. 96% số người trả lời cuộc thăm dò ý kiến của Báo cáo nghiên cứu theo chiều hướng và AIegion đã giải quyết các vấn đề liên quan đến đào tạo như chất lượng dữ liệu kém, ghi nhãn cần thiết để đào tạo mô hình và phát triển độ tin cậy của mô hình.
Vấn đề này đã chiếm vị trí trung tâm trong các trường hợp sử dụng dựa trên ngôn ngữ khác nhau khi lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) mở rộng dần dần nhờ sự phát triển của mạng lưới thần kinh sâu và bộ dữ liệu đào tạo lớn. Yellow AI, một nền tảng trí tuệ nhân tạo đàm thoại, gần đây đã công bố phát hành DynamicNLP, một giải pháp nhằm loại bỏ yêu cầu đào tạo mô hình NLP để giải quyết vấn đề này.
Thiết lập luồng AI đàm thoại giúp tiết kiệm thời gian và tiền bạc
Vì DynamicNLP là mô hình NLP được đào tạo trước nên doanh nghiệp có thể hưởng lợi từ việc không phải tốn thời gian liên tục đào tạo mô hình NLP. Kiến trúc zero-shot learning (ZSL) của công cụ này giúp doanh nghiệp không cần phải dành thời gian phân loại dữ liệu theo cách thủ công để đào tạo bot AI. Thay vào đó, nó cho phép các tác nhân AI năng động học hỏi khi họ di chuyển, nhanh chóng thiết lập các luồng AI đàm thoại trong khi sử dụng ít dữ liệu đào tạo, tiền bạc và thời gian hơn.
“Học không bắn cung cấp một cách để tránh vấn đề này bằng cách cho phép mô hình học từ tên ý định. Điều này có nghĩa là mô hình có thể học mà không cần phải đào tạo về từng lĩnh vực mới,” Raghu Ravinutala, CEO và đồng sáng lập của Yellow AI, giải thích.
Ông nói thêm rằng phương pháp zero-shot có thể giảm bớt yêu cầu thu thập và chú thích dữ liệu để cải thiện độ chính xác.
Những trở ngại trong việc đào tạo AI đàm thoại là gì?
Nền tảng AI đàm thoại cần phải được đào tạo chuyên sâu để có thể thực hiện thành công các cuộc trò chuyện giống con người. Mô hình chatbot không thể đưa ra phản hồi thích hợp trừ khi các cách nói mới và cập nhật liên tục được giới thiệu. Hàng trăm đến hàng nghìn điểm dữ liệu riêng biệt phải được sử dụng thủ công để huấn luyện NLP nhằm duy trì quy trình cho nhiều trường hợp sử dụng.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên thúc đẩy thiết kế protein mới
Điều cần thiết là phải liên tục quan sát cách người dùng nhập các câu nói khi sử dụng thuật toán học có giám sát để thêm các câu nói (đầu vào của người dùng chatbot), xác định từ từ và lặp đi lặp lại những câu chưa được xác định. Những câu còn thiếu phải được đưa vào đào tạo lại sau khi được gắn thẻ. Trong suốt quá trình, một số câu hỏi có thể không được xác định.
Làm thế nào các phát ngôn có thể được giới thiệu lại đặt ra một thách thức quan trọng khác. Vẫn còn vấn đề là chatbot có thể nhận ra bao nhiêu phương thức ngay cả sau khi tính đến tất cả các phương thức mà người dùng nhập có thể được đăng ký.
Để đạt được mục tiêu đó, nền tảng DynamicNLP của Yellow AI đã được tạo ra để tăng độ chính xác của cả ý định phát ngôn hữu hình và vô hình. Ngoài việc giảm lỗi, việc loại bỏ gắn nhãn thủ công còn giúp quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên trở nên mạnh mẽ và đáng tin cậy hơn, với mức độ bao phủ mục đích cao hơn cho tất cả các loại chủ đề.
Google AI: Mô hình ngôn ngữ Pathways có thể giải thích một trò đùa
Theo Yellow AI, tính linh hoạt của mô hình DynamicNLP cho phép doanh nghiệp tối đa hóa năng suất và hiệu quả trong nhiều trường hợp sử dụng hơn, bao gồm dịch vụ khách hàng, tương tác khách hàng, thương mại đàm thoại, nhân sự và tự động hóa ITSM.
Ravinutala cho biết: “Nền tảng của chúng tôi đi kèm với một mô hình được đào tạo trước với tính năng học tập không giám sát, cho phép các doanh nghiệp bỏ qua quá trình đào tạo mô hình tẻ nhạt, phức tạp và dễ xảy ra lỗi”.
Mô hình được đào tạo trước được tạo từ hàng tỷ tương tác ẩn danh. Theo Ravinutala, điều này giúp giảm tới 60% những phát ngôn không xác định, mang lại cho các tác nhân AI chất lượng giống con người hơn và khiến chúng dễ thích ứng hơn với các lĩnh vực và trường hợp sử dụng khác nhau.
Có thể tạo ra một AI giống con người với các kỹ năng siêu hình
“Nền tảng này cũng đã phải hứng chịu rất nhiều lời phát biểu liên quan đến tên miền. Điều này có nghĩa là các phần nhúng câu tiếp theo được tạo ra sẽ mạnh hơn nhiều, với độ chính xác về ý định trên 97%,” ông nói.
Vậy tương lai sẽ như thế nào?
Theo Ravintula, việc sử dụng các mô hình được đào tạo trước để cải thiện sự phát triển AI đàm thoại chắc chắn sẽ tăng lên. Những phương thức này bao gồm văn bản, lời nói, video và hình ảnh.
Ông nói: “Các doanh nghiệp trong các ngành sẽ cần ít nỗ lực hơn để điều chỉnh và tạo ra các trường hợp sử dụng riêng của họ vì họ sẽ có quyền truy cập vào các mô hình được đào tạo trước lớn hơn để mang lại trải nghiệm nâng cao cho khách hàng và nhân viên”.
Ông lưu ý rằng việc làm cho các mô hình có khả năng nhận biết ngữ cảnh tốt hơn là một vấn đề đương đại, vì bản chất của ngôn ngữ là mơ hồ.
Ông nói thêm: “Các mô hình có thể hiểu được đầu vào âm thanh bao gồm nhiều loa, tiếng ồn xung quanh, giọng nói, âm sắc, v.v. sẽ yêu cầu một cách tiếp cận khác để truyền tải các cuộc trò chuyện tự nhiên giống như con người với người dùng một cách hiệu quả”.
Phần kết luận
Cuối cùng, AI đàm thoại cho phép giao tiếp giống con người một cách hiệu quả và tự động.
Trong những năm gần đây, công nghệ này, bộ não đằng sau nhiều chatbot ảo và hệ thống hỗ trợ trực tuyến, đã trở nên phổ biến trong việc nâng cao dịch vụ khách hàng, bán hàng, tiếp thị và trải nghiệm tổng thể của khách hàng.
Các doanh nghiệp có thể giải quyết nhanh chóng và hiệu quả các thắc mắc thường gặp của người tiêu dùng cũng như giải quyết các khó khăn bằng ứng dụng AI đàm thoại.
Mặc dù vẫn còn một số khó khăn trong việc khám phá, áp dụng và giao tiếp ngày càng phát triển đối với AI đàm thoại, nhưng những vấn đề này cuối cùng sẽ được giải quyết nhờ những cải tiến về AI.
