HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

اختيار استجابة الحوار باستخدام التعلم المنهجي الهرمي

Yixuan Su Deng Cai Qingyu Zhou Zibo Lin Simon Baker Yunbo Cao Shuming Shi Nigel Collier Yan Wang

الملخص

ندرس تعلم نموذج مطابقة لاختيار ردود الفعل في الحوار. مستوحى من الاكتشاف الحديث أن النماذج المدربة باستخدام العينات السلبية العشوائية ليست مثالية في السيناريوهات الحقيقية، نقترح إطارًا تعليميًا متدرجًا يدرب نموذج المطابقة وفقًا لمخطط "من السهل إلى الصعب". يتكون إطارنا التعليمي من برنامجين تعليميين مكملين: (1) البرنامج التعليمي على مستوى المجموعة (Corpus-Level Curriculum - CC)؛ و(2) البرنامج التعليمي على مستوى الحالة (Instance-Level Curriculum - IC). في CC، يزيد النموذج تدريجيًا قدرته على العثور على أدلة المطابقة بين سياق الحوار ومترشح الرد. أما بالنسبة لـ IC، فإنه يعزز تدريجيًا قدرة النموذج على تحديد المعلومات غير المتطابقة بين سياق الحوار ومترشح الرد. أظهرت الدراسات التجريبية على ثلاثة مجموعات بيانات معيارية باستخدام ثلاثة نماذج مطابقة رائدة أن الإطار التعليمي المقترح يحسن بشكل كبير أداء النموذج عبر مجموعة متنوعة من مقاييس التقييم.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp