LLM 駆動の応答エンジンの逆アセンブル
LLM 駆動の応答エンジンは、コア テクノロジとして大規模言語モデル (LLM) を使用する応答エンジンです。 LLMは、深層学習に基づいた自然言語処理技術であり、大規模な学習を通じて膨大なテキストデータから自然言語の構文、意味、文脈情報を学習し、自然で滑らかなテキストを生成します。 LLM 主導の応答エンジンは、さまざまなシナリオに適用できます。 技術的な観点から見ると、LLM 主導の応答エンジンは、事前トレーニングされたモデルを使用し、質問や会話を入力することで、モデルの推論機能と生成機能を通じて対応する回答を生成します。このテクノロジーは大量のトレーニング データに基づいており、高品質で正確な回答を生成できます。 アプリケーション シナリオの観点からは、LLM 主導の応答エンジンは、インテリジェントな顧客サービス、インテリジェント アシスタント、インテリジェントな質疑応答システムなどの分野で使用できます。ユーザーがさまざまな質問に答え、パーソナライズされたサービスとサポートを提供するのに役立ちます。 開発傾向に関しては、ビッグ データとディープ ラーニング テクノロジの発展に伴い、LLM 駆動の応答エンジンは言語の理解と生成能力を向上させ続けるでしょう。将来的には、
1. 技術原則
1.1 LLM の基本原則
LLM は、ディープ ニューラル ネットワークに基づく自然言語処理技術です。基本原理は、次の単語の確率分布を予測するニューラル ネットワーク モデルをトレーニングすることにより、テキストの生成と理解の機能が実現されます。通常、LLM はこの目標を達成するために、Transformer などのディープ ニューラル ネットワーク構造を使用します。
1.2 応答エンジンの技術的実装
LLM 駆動の応答エンジンは、主に入力処理と出力生成の 2 つの部分で構成されます。入力処理は、ユーザーが入力した自然言語テキストに対して単語の分割、品詞のタグ付け、エンティティ認識などの自然言語処理操作を実行して、ユーザーの意図を表す構造化情報を取得します。出力生成では、LLM を使用して、この構造化情報に基づいて滑らかで自然なテキストを回答として生成します。
2. アプリケーション シナリオ
2.1 チャット ロボット
LLM 駆動の応答エンジンは、チャット ロボットで広く使用されています。 LLM モデルは、大規模な対話データのトレーニングを通じて、自然言語対話の構文、セマンティクス、およびコンテキスト情報を学習することができ、それによってスムーズで自然な対話応答を実現します。
2.2 音声アシスタント
LLM 駆動の応答エンジンは音声アシスタントでも使用できます。音声をテキストに変換することで、応答エンジンがユーザーの意図を認識し、対応する応答を生成できるため、音声アシスタントがインテリジェントで自然になります。
2.3 インテリジェントな顧客サービス
LLM 主導の応答エンジンは、インテリジェントな顧客サービスでも使用できます。大規模な顧客サービスの会話データをトレーニングすることで、応答エンジンはさまざまな分野の専門知識を学習し、ユーザーの質問にインテリジェントに回答できるため、顧客満足度とサービス効率が向上します。
3. 開発動向
3.1 モデルの継続的な最適化
深層学習テクノロジーの継続的な開発により、LLM モデルの精度と効率も継続的に向上しています。将来的には、LLM 主導の応答エンジンはより正確かつ効率的になり、さまざまなシナリオのニーズによりよく適応できるようになります。
3.2 マルチモーダル フュージョン
将来的には、LLM 駆動の応答エンジンはマルチモーダル フュージョンにさらに注意を払うことになります。テキスト入力に加えて、画像、音声、ビデオなどの複数の入力方法もサポートしており、さまざまな入力方法に基づいて対応する回答を生成できます。
3.3 パーソナライズされたカスタマイズ
将来的には、LLM 主導の応答エンジンは、パーソナライズされたカスタマイズにさらに注意を払うことになります。ユーザーの履歴会話データの分析を通じて、的を絞った回答を得ることができ、ユーザー エクスペリエンスと満足度を向上させることができます。
つまり、LLM 駆動の応答エンジンは、深層学習テクノロジに基づいたインテリジェントな自然言語処理テクノロジであり、幅広いアプリケーション シナリオと開発の見通しを持っています。
以上がLLM 駆動の応答エンジンの逆アセンブルの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

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