Implementación de IA centrada en datos para modelos NLU
Andrew Ng ha acuñado y defiende el concepto de IA centrada en datos. La IA centrada en datos es la disciplina de la ingeniería de datos de entrada para modelos de IA y los mismos principios se aplican al descubrimiento y la estructuración de datos de entrenamiento de NLU.
Introducción
En IA conversacional, el desarrollo de chatbots y voicebots ha visto un enfoque significativo en marcos, diseño de conversación y evaluación comparativa de NLU.
Los marcos de desarrollo han alcanzado una alta eficiencia en el desarrollo del estado de conversación y el diseño de conversación. Y un número cada vez mayor de proveedores están de acuerdo en el hecho de que la diferenciación entre los modelos NLU se está volviendo insignificante.
Entonces, esto plantea la pregunta, ¿cómo se puede romper el estado actual de paridad de plataforma y lograr una verdadera diferenciación de CX?
La respuesta radica en un enfoque centrado en los datos para crear datos de entrenamiento de NLU...
Descubrimiento y desarrollo de intención centrada en datos
El desarrollo de chatbots necesita urgentemente un enfoque centrado en los datos, en el que se preste especial atención a la selección de datos no estructurados y a convertir los datos no estructurados en datos de diseño y capacitación de NLU .
Los chatbots fallan principalmente por dos razones... la primera razón es que las intenciones desarrolladas no están alineadas con las intenciones del usuario. La segunda razón es que los intentos no son flexibles, debe poder fácilmente y de forma continua:
▪️ Fusionar intentos
▪️ Dividir intentos
▪️ Crear intentos jerárquicos o anidados
▪️ Descubrimiento y mantenimiento de intentos.
Un enfoque centrado en los datos para el desarrollo de chatbots comienza con la definición de intenciones en función de las conversaciones existentes con los clientes. Una intención es, en esencia, una agrupación o grupo de enunciados u oraciones semánticamente similares. El nombre de intención es la etiqueta que describe el grupo o agrupación de expresiones.
Hay varias herramientas que crean las agrupaciones o clústeres, arriba hay un ejemplo que usa las incrustaciones de Cohere .
Otra herramienta gráfica para explorar y guardar oraciones similares se llama Bulk .
A continuación se muestra un ejemplo de Bulk que muestra cómo se puede seleccionar gráficamente un grupo y mostrar las oraciones designadas. La lista de enunciados que forman parte de la selección constituye una intención. Y la agrupación se puede guardar como parte del proceso de ingeniería de estructuración de datos de entrenamiento de NLU.
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Teniendo en cuenta la imagen a continuación, el proceso de creación de intenciones a partir de datos de conversación existentes aumenta la superposición de conversaciones de clientes existentes (intenciones de clientes) con intenciones desarrolladas. La alineación entre estos dos elementos es crucial para una implementación exitosa de IA conversacional.
Gestión de intención humana en el bucle
Las intenciones son, de hecho, la primera línea de cualquier implementación de chatbot y definen qué conversaciones pueden tener los usuarios. Por razones de eficiencia y escalabilidad, la creación y gestión de intenciones a escala exige un espacio latente acelerado en el que se pueda seguir un enfoque de supervisión débil asistido por IA.
El proceso de gestión de intenciones es una tarea continua y requiere un espacio latente acelerado sin código donde se puedan implementar las mejores prácticas centradas en los datos.
Como se ve en la imagen de arriba, la administración de intenciones no solo administra las etiquetas y los datos de entrenamiento, sino también la administración de intenciones. La gestión de intenciones incluye la división de intenciones, la fusión, las jerarquías y las intenciones de movimiento.
Un proceso continuo de diseño de NLU y gestión de intenciones garantiza que la capa de intención de la implementación de IA conversacional siga siendo flexible y se adapte a las conversaciones de los usuarios.
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Actualmente soy el Evangelista Jefe @ HumanFirst . Exploro y escribo sobre todas las cosas en la intersección de la IA y el lenguaje; que van desde LLM , Chatbots , Voicebots , Frameworks de desarrollo, espacios latentes centrados en datos y más.
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