Jak Wykorzystać LLM wraz z Twoim NLU: Potęga Rozwiązania Hybrydowego
Spis treści
Duże Modele Językowe (LLM) mają coraz większe znaczenie, a to, co kiedyś było tylko niewielką częścią konwersacyjnej sztucznej inteligencji, zyskuje obecnie ogromną uwagę.
W związku z tym, że LLM są w stanie przekonująco angażować się w szeroki zakres tematów, wiele osób kwestionuje konieczność stosowania NLU (Natural Language Understanding). Po co inwestować czas i zasoby w udoskonalanie intencji, danych szkoleniowych i encji, skoro LLM może bez wysiłku rozmawiać godzinami bez takich specyfikacji? Co więcej, czy nie było tak, że boty oparte na NLU były zbyt ograniczone ściśle określonymi ścieżkami i niezdolne do pomocy użytkownikom z nietypowymi potrzebami?
W rzeczywistości nie ma między nimi jednoznacznego wyboru i kluczowe znaczenie ma zbadanie potencjalnej synergii między nimi. Każde podejście ma swoje mocne i słabe strony, a integrując oba, można sprostać wielu od dawna istniejącym wyzwaniom w branży konwersacyjnej sztucznej inteligencji.
Oto trzy strategiczne sposoby na wykorzystanie LLM wraz z Twoim NLU.
#1: Wykorzystanie bota opartego na LLM dla lepszego zrozumienia semantycznego
W przeciwieństwie do NLU, które wymagają skrupulatnego szkolenia, aby kategoryzować dane wejściowe użytkownika do określonych intencji, LLM wykorzystują swój trening na obszernych zbiorach danych do przewidywania zachowań językowych. To pozwala im interpretować różnorodne zapytania użytkowników. Od prostych, takich jak „jaki jest mój stan konta”, po wyrażenia potoczne, takie jak „ile mam hajsu”, bez potrzeby stosowania predefiniowanych reguł lub przykładów.
Potencjał LLM jako asystentów front-end w konwersacyjnej sztucznej inteligencji jest ogromny. Doskonale radzą sobie z analizowaniem danych wprowadzanych przez użytkowników, aby rozpoznać ich podstawowe potrzeby i dokładnie skierować je do odpowiedniej intencji. Cathal zaprezentował demo obejmujące zapytanie do ambasady dotyczące wniosków wizowych. LLM poprawnie zidentyfikował semantycznie podobne frazy, takie jak „ile kosztuje wiza” i „ile kosztuje ubieganie się o wizę” jako zapytania dotyczące ceny. W przeciwieństwie do tego, NLU, ważone w kierunku niektórych słów kluczowych błędnie zinterpretowało to drugie zapytanie jako zapytanie dotyczące procesu składania wniosku, zamiast skupiać się na kosztach.
Podczas gdy NLU mogą być aktualizowane w celu uwzględnienia nowych wypowiedzi i udoskonalenia dopasowywania intencji, Cathal podkreśla podwójne korzyści płynące z zastosowania LLM. Po pierwsze, z natury rozumieją one znaczenie, eliminując potrzebę wyraźnego instruowania bota o niuansach semantycznych. Po drugie, minimalizują zależność na danych treningowych; zamiast tego wystarczy jasny język definiujący intencje, a LLM intuicyjnie uruchami odpowiednie działania.
Choć tworzenie intencji pozostaje niezbędne do kierowania interakcjami użytkownika, integracja LLM w taki sposób może zmniejszyć konieczność posiadania obszernych danych szkoleniowych, jak sugeruje Cathal.
#2: Ustanowienie barier dla LLM za pomocą wstępnie zaprojektowanego przepływu
Schematy blokowe (ang. flowcharts) to konwencjonalne narzędzia wykorzystywane w tworzeniu konwersacyjnych asystentów AI. Zasadniczo zapewniają one mapę dla początku, środka i końca rozmowy. Początkowo nakreślane są parametry interakcji (tożsamość i możliwości bota), następnie faza środkowa obejmuje wymianę lub gromadzenie kluczowych informacji przez bota, a na koniec różne wyniki reprezentują rozwiązania dla różnych zapytań użytkowników.
Tradycyjnie schematy blokowe określały potencjalne ścieżki konwersacji, a NLU zapewniały funkcjonalność podczas interakcji na żywo poprzez przechwytywanie danych wejściowych użytkownika i kierowanie nimi w oparciu o ich przeszkolenie. Alternatywnym podejściem jest wykorzystanie schematu blokowego do zdefiniowania interakcji, pomijając NLU. Zamiast tego dane wejściowe użytkownika są przetwarzane przez ChatGPT w celu wygenerowania odpowiedzi.
Takie podejście wprowadza zabezpieczenia projektowe, które ograniczają odpowiedzi LLM, rozwiązując takie kwestie, jak potencjalne wykorzystanie lub „jailbreaking” LLM przez złośliwe podmioty, które chcą w nieautoryzowany sposób ujawnić informacje.
Podkreśla to konieczność zmiany sposobu myślenia przy wykorzystywaniu LLM w konwersacyjnej sztucznej inteligencji. Zamiast skrupulatnie projektować każdy aspekt odpowiedzi bota, należy skupić się na zapewnieniu kompleksowej bazy informacji i poinstruowaniu bota, co należy wykluczyć z jego odpowiedzi.
Pomimo potencjalnych korzyści, takich jak generowanie wielojęzycznych odpowiedzi, metoda ta wiąże się z rezygnacją ze szkolenia NLU na rzecz definiowania ograniczeń dla LLM. Chociaż początkowo może się to wydawać oszczędnością czasu, ciągłe aktualizacje barier wokół LLM są konieczne w miarę pojawiania się nowych kwestii, co rodzi pytania o długoterminowe korzyści w zakresie wydajności.
#3: Wykorzystanie LLM do testowania i szkolenia botów
NLU są w nieustannym procesie doskonalenia, ponieważ wymagają znacznych ilości danych do skutecznego działania, zazwyczaj są to setki lub tysiące wypowiedzi na intencję. Jednakże, w miarę dodawania większej ilości danych w celu rozwiązania problemów z interpretacją, wzrasta ryzyko pomyłki modelu przy fałszywie pozytywnych i fałszywie negatywnych wypowiedziach.
Ciągłe udoskonalanie szkolenia NLU jest standardową praktyką, ale może być pracochłonne. Identyfikacja pomyłek, rozszerzanie danych w celu ich eliminacji, szkolenie, testowanie i analizowanie wyników to zadania iteracyjne, podatne na niezamierzone konsekwencje. LLM oferują potencjalne rozwiązanie, służąc jako rozległe repozytoria zróżnicowanego użycia języka. Mogą one pomóc w testowaniu NLU z semantycznie podobnymi wypowiedziami w celu oceny ich wydajności, a także rozszerzać dane szkoleniowe w przypadku zidentyfikowania słabych punktów.
Automatyzacja testowania NLU i generowania danych przy użyciu LLM może znacznie usprawnić zarządzanie nimi. Wraz ze wzrostem interakcji z botem, dane szkoleniowe NLU powinny się rozszerzać, odzwierciedlając obserwowane interakcje użytkowników. Z czasem jednak zarządzanie tym wzrostem staje się coraz bardziej skomplikowane. Wykorzystanie LLM w tym zakresie może pomóc w utrzymaniu kontroli nad skomplikowanymi relacjami między intencjami a danymi szkoleniowymi, zapewniając ciągłą skuteczność NLU.
Podsumowanie
Dekady zgromadzonego doświadczenia w projektowaniu i utrzymywaniu NLU podkreślają jego skuteczność w zaspokajaniu potrzeb użytkowników, gdy ich intencje i sposób komunikacji można z łatwością zrozumieć. Sprawnie wyszkolona jednostka NLU jest na ogół wystarczająco solidna, aby zaspokoić większość wymagań użytkowników. Dlatego przedwczesne odrzucanie funkcjonalnego systemu wydaje się niepotrzebne.
Pomimo długiego stażu niektórych osób w dziedzinie LLM, technologia ta pozostaje nadal nieco enigmatyczna. Zgodnie z przykładem podanym przez Cathal, istnieje wiele innowacyjnych podejść do integracji LLM wraz z NLU, aby wykorzystać zalety obu. LLM mogą być szczególnie cenne w pomaganiu użytkownikom z niekonwencjonalnymi potrzebami lub sposobami wypowiadania się, które są częstym zjawiskiem w interakcjach z większością botów.
Po co ograniczać się do jednej opcji? Połączenie NLU i LLM poszerza możliwości wsparcia, dostosowując się do większej ilości użytkowników i ich zróżnicowanych wymagań. Ostatecznym celem jest optymalna obsługa użytkowników, dlatego ważne jest, aby rozważyć korzyści płynące z obu technologii i zastanowić się, w jaki sposób wspólnie zaspokajają potrzeby użytkowników.