HyperAIHyperAI
منذ 2 أشهر

إطار موحد للتدريب الأولي لذكاء الاتصال🤖📝🔍🤖💡📚🔍🤖🌐🤖👨‍💻👩‍🔬👨‍🔬👩‍💻🤖🔍📚💡🤖📝🔍🌐🤖

Siqi Bao; Bingjin Chen; Huang He; Xin Tian; Han Zhou; Fan Wang; Hua Wu; Haifeng Wang; Wenquan Wu; Yingzhan Lin
إطار موحد للتدريب الأولي لذكاء الاتصال🤖📝🔍🤖💡📚🔍🤖🌐🤖👨‍💻👩‍🔬👨‍🔬👩‍💻🤖🔍📚💡🤖📝🔍🌐🤖
الملخص

في هذا العمل، نستكشف تطبيق PLATO-2 على أنظمة حوارية متنوعة، بما في ذلك المحادثات المفتوحة المجال، والحوار المستند إلى المعرفة، والمحادثات ذات الاتجاه المحدد. تم تصميم PLATO-2 في البداية كروبوت دردشة مفتوح المجال، وقد تم تدريبه عبر منهج التعلم بالمنهاج الثنائي. في المرحلة الأولى، يتم تعلم نموذج إنشاء ردود خشنة لتناسب العلاقة التقابلية البسيطة. يتم تطبيق هذا النموذج على المحادثات ذات الاتجاه المحدد، نظرًا لأن الخرائط الدلالية تميل إلى أن تكون حتمية في إكمال المهام. في المرحلة الثانية، يتم تعلم نموذجين آخرين: نموذج إنشاء ردود دقيقة ونموذج تقييم للردود المتعددة وإستقراء التجانس، على التوالي. بفضل قدرتها الفائقة على التقاط العلاقات التقابلية الواحد إلى العديد، تعتبر هذه النماذج مناسبة للمحادثات المفتوحة المجال والحوار المستند إلى المعرفة. لتقييم شامل لـ PLATO-2، شاركنا في عدة مهام ضمن تحدي DSTC9، بما في ذلك التقييم التفاعلي للمحادثات المفتوحة المجال (المسار الثالث - مهمة 2)، والتقييم الثابت للحوار المستند إلى المعرفة (المسار الثالث - مهمة 1)، والمحادثة ذات الاتجاه المحدد من النهاية إلى النهاية (المسار الثاني - مهمة 1). حقق PLATO-2 المركز الأول في جميع هذه المهام الثلاثة، مما يؤكد فعاليته كإطار موحد لأنظمة الحوار المختلفة.

إطار موحد للتدريب الأولي لذكاء الاتصال🤖📝🔍🤖💡📚🔍🤖🌐🤖👨‍💻👩‍🔬👨‍🔬👩‍💻🤖🔍📚💡🤖📝🔍🌐🤖 | أحدث الأوراق البحثية | HyperAI