Данные обучения чат-бота

Определение

Данные для обучения чат-ботов содержат примеры разговоров, намерений и ответов, используемых для обучения систем разговорного ИИ. Они могут включать ответы на часто задаваемые вопросы, расшифровки и маркированные диалоговые цепочки.

Цель

Цель — предоставить примеры, которые помогут чат-ботам понимать вводимые пользователем данные и генерировать адекватные ответы. Это гарантирует надёжную работу в реальных диалогах.

Значение

• Определяет точность и естественность ответов чат-бота.
• Низкое качество обучающих данных приводит к нерелевантным или неверным ответам.
• Необходимо постоянно обновлять, чтобы отражать новые формулировки и тенденции.
• Может совпадать с наборами данных распознавания намерений и NLU.

Как это работает

1. Собирайте диалоги, ответы на часто задаваемые вопросы и стенограммы.
2. Маркируйте данные намерениями и сущностями.
3. Разделить на обучающие и проверочные наборы.
4. Обучайте модели чат-ботов, используя контролируемое обучение или тонкую настройку.
5. Проверьте производительность с помощью реальных пользовательских запросов.

Примеры (реальный мир)

• Microsoft Bot Framework: обучен на данных чата, специфичных для домена.
• Google Dialogflow: использует аннотированные намерения и сущности для обучения.
• Тонкая настройка OpenAI ChatGPT: обучение на тщательно отобранных разговорах.

Ссылки/Дополнительная литература

• Создание чат-ботов — лекции Стэнфордского университета CS224U.
• Данные для обучения ИИ для чат-бота
• Задача отслеживания состояния диалога (DSTC) — Microsoft Research.
• Модели разговорного ИИ «Обнимающее лицо» — Обнимающее лицо.