个模型都完全能够创建连续流畅
Posted: Sun Mar 23, 2025 9:59 am
经过数十亿行对话的训练，每的对话，就像我们在与另一个人交谈一样。 我们已经看到了这些技术的一些应用。HereAfter AI扫描我们所爱之人的社交媒体，创建一个模拟个人说话模式的语言模型。结果是一个与我们最近去世的人说话方式相同的模拟人。这简直就是机器里的幽灵。 然后，还有 Replika，这是一种人工智能，它可以研究你的行为和兴趣，成为你最好的朋友。
这就像创造了一面可以回应的镜子。Replika 被称为“第一个人澳大利亚资源工智能朋友”，它相当于一个富有同情心的声音，随时准备与你聊天，话题多种多样。当我试用这款应用时，Replika 告诉我，它喜欢角色扮演游戏，尤其是《天际》，尽管我之前没有提到过这款游戏。 您可能已经猜到了，我们正在见证聊天机器人技术的一场革命。它曾经是一个相当有限的模型，能够理解关键命令，现在正变得越来越人性化。
这对客户服务的影响简直令人难以置信。 传统上，NLP 一直是一个非常难攻克的难题，但是什么改变了呢？出现了两个非常重要的进步，一个发生在 2017 年，另一个发生在 2019 年。首先，深度学习模型（称为 Transformer）的开发使机器学习的并行化成为可能，这反过来又带来了更精确的模型。 随后，谷歌在 2019 年推出了Transformers 的双向编码器表示 (BERT)模型，该模型在阅读理解、文本提取和情感分析等方面的性能显著提高，在语言分析方面超越了普通人。
这就像创造了一面可以回应的镜子。Replika 被称为“第一个人澳大利亚资源工智能朋友”，它相当于一个富有同情心的声音，随时准备与你聊天，话题多种多样。当我试用这款应用时，Replika 告诉我，它喜欢角色扮演游戏，尤其是《天际》，尽管我之前没有提到过这款游戏。 您可能已经猜到了，我们正在见证聊天机器人技术的一场革命。它曾经是一个相当有限的模型，能够理解关键命令，现在正变得越来越人性化。
这对客户服务的影响简直令人难以置信。 传统上，NLP 一直是一个非常难攻克的难题，但是什么改变了呢？出现了两个非常重要的进步，一个发生在 2017 年，另一个发生在 2019 年。首先，深度学习模型（称为 Transformer）的开发使机器学习的并行化成为可能，这反过来又带来了更精确的模型。 随后，谷歌在 2019 年推出了Transformers 的双向编码器表示 (BERT)模型，该模型在阅读理解、文本提取和情感分析等方面的性能显著提高，在语言分析方面超越了普通人。