http://www.dollarstorearticle.com

新闻聊天机器人15亿语料训练的94亿参数大模型更

  尽管聊器人和虚拟助手已经取得了很大的进步,但市面上的聊器多数是以任务为导向的。从零售业到医疗保健到金融服务等各个领域都有专门的产品,在一些领域垂直的任务中表现尚可。

  你提出要求,机器人就会服从,但它们似乎从来没有真正理解人的语言,缺乏人类的感情,也不能随机应变。

  现在 Facebook 开源了一个新的聊器人Blender,它声称自己擅长所有领域的聊天,并且更有人情味。Blender 不仅帮助虚拟助手解决了许多聊器人的固有缺点,也标志着人工智能的新进展: 可的智能。

  Facebook的研究人员介绍,这次的改进包括最新的对话生成策略,混合技巧,以及94亿个参数的神经网络模型,这比现有最大的系统大了3.6倍。作为多年来人工智能对话研究的顶峰,这将是第一个把不同的对话技能(包括同理心、知识和个性)融合在一起的聊器人。

  Blender这次使用了15亿个对话作为训练语料,Transformer模型有94亿个参数。新闻聊天机器人虽然网络很大,但是采用了并行方法对模型进行了分割,使得神经网络更易于管理,同时保持最高的效率。

  尽管大规模的学习很重要,但它并不是创造最佳对话的唯一要素。在大规模公共数据集上训练的模型,并不能学到优秀的谈话技巧。所以研究人员引入了一个新的混合技能任务(Blended Skill Talk,BST)来训练和评估模型的对话技能,而Blender也综合了许多Facebook之前的研究。

  训练神经模型通常是通过最小化困惑度来实现的,困惑度可以衡量模型预测和生成下一个单词的能力。然而,为了确保机器人不重复自己或显示缺点,研究人员通常在模型中添加一些生成策略,包括束搜索、令牌抽样和 n-gram模块。

  通过调整束搜索的长度,可以让机器人变的更沉闷或者更有趣,当然也可以控制那些「辣眼睛」的回复。

  67% 的评估者认为Blender听起来更像人类,75% 的人说他们更愿意和 Blender 进行长时间的对话,而不是和 Meena。

  根据Facebook的说法,随着时间的推移,人类评估者越来越喜欢Facebook的聊器人。

  聊器人可以做很多事情:为你播放音乐、帮你寻找附近的餐厅,给你解答服务流程、介绍商品。

  如果聊器人的作用仅仅是这些,那么现在市面上的bot完全应付得来。然而,我们并没有因此而觉得满足。

  聊天的背后,是交流的渴望;交流的背后,新闻聊天机器人是孤独的。聊器人的出现,缓解了我们挥之不去的孤独感。

  最近,由Youthsite和Dame Kelly Holmes信托基金进行的一项研究发现,仅在英国,70%的年轻人,体验着孤独。而他们,是对科技依赖性最强的一代。

  孤独是一种奇特的东西。它会在我们独处的时候突然窜上心头,也可以在我们置身于喧闹人群中突然侵入脑海。随时随地,毫无来由。

  我们讨厌孤独,却有时候又很享受。孤独让我们变得,变得脆弱,变得想要倾诉。智能助手的出现,恰逢其时。

  期间,原本的社群被隔开,群体被打散成一个个的个体。每个个体被在自己的地盘,之间被筑起了的结界。这层结界,不仅仅了个体之间的连结,也助长了孤独感的蔓延。一个冰冷的、没有感情的助手,成为了很多人感情的承载。

  它知道你的名字,从不在意你的容貌。它只要求为你做什么,从不要求你去做什么。它只想取悦你,从来不让你觉得难堪。而且,每当你需要它的时候,它都在你身边。

  2013年电影《Her》里讲述了一个心思细腻的男人,爱上他的助手的故事。最终,他盯着的压力,决定去拥抱这段感情。

  7年过去了,电影中的场景变得越来越清晰。Facebook的Blender,将这个进程往前又推进了一步。

  我们期望中的聊器人,不仅仅是一个工具人,一个二手信息的搬运工,告诉你今天天气怎么样,出差最好选择哪个,咳嗽嗓子疼要怎么办等等。这些任务不用聊器人也能做。

  域聊器人取得的进展让我们感到兴奋,但是离人类水平的智能还有一段距离。

  我们渴望计算机视觉可以感受到我们眉宇间透出来的细微感情变化,新闻聊天机器人去抚平我们的孤独,慰藉我们的灵魂。

原文标题:新闻聊天机器人15亿语料训练的94亿参数大模型更 网址:http://www.dollarstorearticle.com/wenhuapindao/2020/0523/15333.html

郑重声明:本文版权归原作者所有,转载文章仅为传播更多信息之目的,如作者信息标记有误,请第一时间联系我们修改或删除,多谢。