El papel del procesamiento del lenguaje natural (PLN) en los chatbots

Introducción

El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es el proceso mediante el cual una computadora comprende el lenguaje natural. Los recientes avances en el PLN constituyen la base de la nueva generación de ai-chatbot” target=”_blank” rel=”noreferrer noopener nofollow”>chatbots de IA generativa.

La arquitectura de procesamiento del lenguaje natural tiene un papel multifacético en los chatbots modernos. Permite que estos comprendan las indicaciones en lenguaje natural que les das y ayuda al chatbot a generar palabras. Estas nuevas capacidades dependen del modelo de transformación, un modelo novedoso desarrollado por investigadores de Google en 2017.

Sin embargo, los chatbots modernos emplean algoritmos complejos de procesamiento del lenguaje natural para comprender textos e imágenes. Descifremos estos procesos analizando el papel que desempeña el procesamiento del lenguaje natural.

Descripción general:

• El papel de la PNL en los chatbots modernos:La PNL es fundamental para la forma en que los chatbots entienden y generan respuestas, y se basa en gran medida en modelos de transformación como BERT y GPT para la comprensión del lenguaje, las conversaciones de múltiples turnos y el soporte multilingüe.
• Componentes principales:El panorama actual de PNL incluye modelos para la comprensión del lenguaje (por ejemplo, BERT, GPT), mecanismos para conversaciones de múltiples turnos y soporte multilingüe, esencial para aplicaciones comerciales globales.
• Desafíos en la PNL:A pesar de los avances, los modelos de PNL enfrentan limitaciones en el manejo del lenguaje coloquial, errores ortográficos y gramaticales y sesgos éticos, lo que a menudo conduce a imprecisiones o resultados sesgados.
• Importancia y perspectivas futuras:Si bien las tecnologías de PNL son vitales para la funcionalidad del chatbot, es necesario abordar desafíos constantes como el sesgo, las alucinaciones y el manejo de errores para seguir avanzando.

El papel de la PNL en los chatbots modernos

Los chatbots modernos utilizan incrustaciones vectoriales Analizar texto en matrices que luego se pueden usar para comprender las indicaciones que le diste. La forma en que esto funciona es la siguiente:

1. Sus indicaciones están tokenizadas: La tokenización es un proceso de aprendizaje automático que divide una gran cantidad de datos en fragmentos más pequeños. En el caso de las indicaciones, las oraciones se dividen en partes más pequeñas.

2. Estos tokens se procesan luego utilizando un modelo de transformador: Modelos como BERT tomar el mensaje y vectorizarlo utilizando un mecanismo de “autoatención”.

3. El chatbot compara tu entrada con su propio espacio vectorial: Las computadoras virtualmente trazan un mapa de la distancia entre su inmediato y sus datos de entrenamiento en el espacio vectorial para calcular la probabilidad de la siguiente palabra en su respuesta.

4. Tu respuesta se genera: Luego, el chatbot responde a tu mensaje.

Es importante tener en cuenta que, si bien los chatbots están ampliamente optimizados para brindar respuestas a sus preguntas, la operación de aprendizaje automático (ML) que realizan es de finalización. Toman su mensaje e intentan predecir la siguiente palabra en la secuencia según el contexto.

Ahora que entendemos los procesos básicos de PNL en nuestros chatbots modernos, entendamos la arquitectura actual que usamos para ellos.

El panorama actual de la PNL

Hay tres componentes principales del panorama actual de la PNL. Analicémoslos uno por uno.

1. Comprensión del lenguaje

Modelos BERT: Los modelos BERT son modelos bidireccionales que utilizan la idea de que su entrada está conectada con la salida que generará. Por lo tanto, después de que su texto de entrada se haya vectorizado utilizando un codificador, un decodificador se centra en diferentes partes de la entrada y genera una declaración correspondiente. Estos modelos utilizan el mecanismo de autoatención del artículo “La atención es todo lo que necesitas.”

GPT: GPT es unidireccional y utiliza el decodificador de la arquitectura Transformer. Este utiliza autoatención enmascarada, que incluye tokens en el cálculo de la atención mientras ignora los tokens futuros en función de sus posiciones en la secuencia.

Entonces, el modelo presta atención a tu indicación y llega hasta la última palabra que predijo y, basándose en esa información, predice la siguiente palabra en la secuencia.

XLNet y PaLM: Si bien el modelo unidireccional de GPT podía responder muchas preguntas utilizando un gran corpus de datos, aún carecía del contexto bidireccional necesario para comprender datos complejos.

Los modelos PaLM lograron esto utilizando un modelo unidireccional mientras cambiaban el orden en el que se leían los tokens, lo que le permitía al modelo leer tokens dependiendo de la factorización dinámica. Esto hace posible la comprensión bidireccional en un modelo unidireccional.

2. Conversaciones de varios turnos

Las conversaciones multi-turno son fundamentales para nuestros chatbots modernos. Las personas quieren tener conversaciones más extensas con ChatGPT y Claude y recordar lo que dijeron anteriormente.

Ahora, hay dos capacidades que debes agregar para ayudar a los chatbots a hacer posibles las conversaciones de múltiples turnos.

Comprensión contextual

Si un usuario desea actualizar su solicitud inicial a medida que continúa la conversación, el chatbot debe recordar el contexto de la conversación. Los chatbots modernos hacen esto tomando cada solicitud enviada por el usuario y agregándola a datos estructurados para brindar información precisa, es decir, toma todos los mensajes del usuario para crear una estructura de datos unificada. Recientemente hemos presentado esta función en Kommunicate y este Así es como funciona.

Políticas de diálogo

A veces, un usuario solicita a un chatbot que haga algo demasiado específico o ingresa un mensaje que se sale de las políticas comerciales del chatbot. Cuando esto sucede, el chatbot hace referencia a algunas reglas de conversación internas o políticas de diálogo. En el ámbito empresarial, esto suele significar que el chatbot consulta una base de datos y le hace preguntas aclaratorias al usuario hasta que la solicitud coincide con sus políticas comerciales.

Las conversaciones multi-turno son la base de la promesa de la IA generativa. Permiten que los chatbots mantengan conversaciones más extensas con los usuarios y satisfagan mejor sus necesidades. También es la razón por la que “longitud del contexto” ha sido una verdadera palabra de moda en los programas de LLM durante los últimos años.

3. Soporte multilingüe

Dado que los LLM se están creando para el caso de uso comercial genérico, es esencial incorporar el multilingüismo. Esto permite que los chatbots modernos se implementen para empresas globales sin capacitación adicional para localidades específicas.

Los chatbots responden preguntas multilingües mediante el siguiente proceso:

Cambiar el mensaje a Datos: El chatbot recibe la instrucción en cualquier idioma y la coloca en un marco lingüístico que comprende. El marco lingüístico básico para los LLM suele ser el inglés, por lo que traduce la instrucción en datos y analiza esos datos en función del marco lingüístico inglés.

Resolución de tareas: El chatbot piensa en la respuesta a la pregunta en inglés mientras incorpora datos de neuronas multilingües dentro del modelo. Los LLM utilizan mecanismos de autoatención y retroalimentación para llegar a la respuesta.

Generando salida: El LLM obtiene su respuesta en forma de datos organizados en el marco lingüístico y luego los traduce nuevamente al lenguaje de consulta original.

Varios modelos, como Modelos Aya de Coherese destacan en brindar soporte multilingüe porque han sido capacitados en conjuntos de datos multilingües seleccionados por expertos con un “énfasis excesivo en documentos de estilo académico”.

Con estas tres capacidades básicas, el NLP ofrece una amplia funcionalidad a los modelos LLM recientes. Sin embargo, la arquitectura actual del NLP aún tiene algunos problemas. Exploremos estas limitaciones a continuación.

Limitaciones y desafíos de la PNL

A pesar de la rápida evolución de los modelos de PNL, aún existen algunas limitaciones en su funcionamiento. Estas son:

1. Manejo del coloquialismo

La jerga es una parte natural de la conversación humana; sin embargo, a varios LLM les cuesta entender los términos de la jerga. Por ejemplo, “blazing” se refiere a “algo excelente” en los EE. UU., pero se traduce como “enojo” en el Reino Unido, y la mayoría de los LLM no pueden manejar esta discrepancia.

El principal desafío en el manejo de términos de jerga es la falta de conjuntos de datos de calidad que expliquen sus significados. Incluso los modelos de última generación como ChatGPT 4 Faltan datos suficientes para identificar términos de jerga.

2. Cómo lidiar con errores ortográficos y gramaticales

Si bien los modelos más nuevos de chatbots pueden detectar errores, tienen dificultades para corregirlos. Esto puede significar que el LLM intenta corregir una secuencia de entrada pero cambia su significado, lo que le brinda resultados erróneos con sus respuestas.

Esto se puede resolver mediante un amplio ajuste y heurística, algo que aplicaciones como Grammarly y Google Search han hecho anteriormente en otros contextos de ML.

3. Sesgo ético e incorrección

Las alucinaciones y el sesgo de la IA son un problema constante. Básicamente, dado que los conjuntos de datos de entrenamiento pueden tener un sesgo hacia ciertas filosofías, es posible que se pasen por alto matices menos conocidos.

Además, si una IA no puede encontrar una respuesta, suele intentar responder y dar información errónea mediante alucinaciones. Estos dos problemas se están investigando en profundidad, pero aún no hay soluciones empíricas.

Conclusión

El procesamiento del lenguaje natural es fundamental para el funcionamiento de los chatbots. Se utiliza en todo, desde la tokenización y vectorización de las indicaciones hasta la entrega de las respuestas solicitadas por el usuario.

Esto es posible gracias a la arquitectura actual del procesamiento del lenguaje natural, que utiliza múltiples modelos de transformadores para comprender el lenguaje en todas sus formas. La arquitectura también admite longitudes de contexto más largas y neuronas multilingües que permiten conversaciones multilingües y de múltiples turnos.

Si bien este progreso es significativo, la tecnología de PNL aún enfrenta desafíos de múltiples niveles. Actualmente, la tecnología tiene dificultades para manejar la corrección ortográfica, los errores gramaticales y los términos de jerga en el texto de entrada. La tecnología de PNL actual aún es propensa a alucinaciones y sesgos.

Sin embargo, a pesar de estos desafíos, la PNL es fundamental para el ecosistema de chatbot moderno y le permite ser bueno en una amplia gama de tareas.

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