LaMDA: Google se taalmodel verhoog mens-tot-masjien-gesprekke

• Author:
• Author naam

  Quantumrun Foresight
• 3 Januarie 2023

Google se LaMDA poog om menslike gesprekke te simuleer wat organies en betekenisvol is. Om dit te doen, het die firma se ingenieurs 'n opleidingsmetodologie ontwikkel om inligting te sintetiseer in plaas van om algoritmes te volg. Hierdie kenmerk stel die instrument in staat om konteks makliker te verstaan ​​en dienooreenkomstig te reageer.

LaMDA konteks

Menslike spraak se onvoorspelbare en soms ongestruktureerde aard bied 'n werklike uitdaging aan chatbots en virtuele assistente. Omdat die tradisionele taalmodelle vooraf geprogrammeerde inligting gebruik om in menslike gesprekke betrokke te raak, is hulle geneig om skielike doodloopstraat te bereik wanneer hul opleidingsdata nie meer menslike redenasie en bedoeling kan verstaan ​​nie. Google probeer om hierdie onnatuurlike vordering deur LaMDA te verander. Die taalmodel is gebou op Transformer, Google Research se oopbron-neurale netwerkstelsel. Daardie argitektuur genereer 'n model wat opgelei kan word om baie woorde te interpreteer (byvoorbeeld 'n sin of paragraaf), te fokus op hoe daardie terme verband hou, en dan te voorspel watter woorde dit dink sal volg.

Tydens die 2022 Google-jaarlikse ontwikkelaarkonferensie (I/O) het Sundar Pichai, uitvoerende hoof, die verbeterde vermoëns van LaMDA 2.0 gedemonstreer. Die firma het 'n ontwikkelaartoetsstel genaamd die AI Test Kitchen-toepassing vrygestel. In hierdie toepassing vertoon drie demonstrasies LaMDA se vermoëns. 

Die eerste kenmerk was Imagine It, waar LaMDA gevra word om verskillende soorte scenario's te beskryf of te "verbeel". Byvoorbeeld, 'n gebruiker kan die model vra om die besienswaardighede, klanke en gevoel van in die Marianas-sloot te verduidelik. 
Die volgende demonstrasie was Talk About It, waar LaMDA 'n gesprek voer oor een hoofonderwerp. Maak nie saak hoeveel die gebruiker nie-onderwerp idees bekendstel nie, die model probeer altyd om die gesprek terug te stuur na die oorspronklike onderwerp. 
Laastens was daar List It, waar LaMDA een primêre doelwit in relevante sub-take afbreek. 'n Gebruiker kan byvoorbeeld wenke vra oor hoe om 'n groentetuin te bou, en die model stel verskillende mini-take voor wat die gebruiker kan begin doen, soos om die groente wat hulle wil plant, te lys en te weet waar om die beste sade te koop. 

Ontwrigtende impak

Volgens Google se artikel oor LaMDA het dit die instrument ontwerp om aan die maatskappy se KI-beginsels te voldoen. Alhoewel taal 'n ongelooflike hulpmiddel is, kan dit soms misbruik word. Modelle wat uit taal leer, kan uiteindelik hierdie misbruik voortduur deur vooroordele, haatlike spraak of vals inligting aan te leer en te herhaal. Selfs wanneer die model slegs op akkurate data opgelei is, kan dit steeds vir onetiese doeleindes aangepas word. Google se oplossing is om oopbronhulpbronne te bou wat ander navorsers nooi om LaMDA se opleidingsdata te ontleed. 

Die instrument se toenemende vlakke van verstandigheid, spesifisiteit en interessantheid (SSI, geëvalueer deur menslike beoordelaars) skep meer bruikbare weë vir virtuele assistente en chatbots. In plaas daarvan om bloot opdragte te gehoorsaam, kan hierdie bots binnekort oop gesprekke maak, alternatiewe oplossings voorstel, verduidelikings vra en net algehele innemende gespreksgenote wees. 

Hierdie eienskappe maak hulle meer geskik vir kliëntgerigte gesprekke. 'n Voorbeeld kan virtuele toergidse insluit wat agtergrond of historiese inligting meer samehangend sal kan aanbied, afhangende van die vrae wat deur toeriste gevra word. Besigheidskletsbotte sal alle klantekwessies kan hanteer, ongeag die kompleksiteite. Regeringsagentskappe kan KI-gidse skep wat burgers kan help met die gebruik van openbare dienste. Alhoewel LaMDA nog 'n lang pad het om te gaan voordat dit hierdie kommersiële vlak van bruikbaarheid kan bereik, is sy voortgesette vordering belowend vir die natuurlike taalverwerking (NLP) veld in die algemeen. 

Implikasies van LaMDA

Wyer implikasies van LaMDA kan die volgende insluit: 

• Kliëntkletsbotte en digitale assistente verbeter jaar tot jaar. Hierdie tendens kan mense laat glo dat hulle aanlyn of oor die telefoon met 'n ander mens praat.
• LaMDA word voortdurend opgelei om nuanses in aksente, dialekte, kulturele gebruik van woorde, sleng en ander spraakpatrone te identifiseer.
• Meer kliënte vra vir volledige openbaarmaking en deursigtigheid wanneer 'n kletsbot hulle telefonies betrek.
• Bedrieërs wat probeer om intelligente kletsbotte te gebruik om mense/slagoffers te mislei om sensitiewe inligting vry te stel deur stemme of spraakpatrone na te boots.
• Die toenemende risiko van algoritme-vooroordeel as gevolg van mensgeskrewe opleidingsdata, wat rassisme en diskriminasie kan versterk.

Vrae om op kommentaar te lewer

• Hoe kan LaMDA of ander KI-gesprekkers openbare dienste verbeter?
• Wat is ander maniere waarop 'n beter KI-gesprekker jou lewe makliker kan maak?