В РФ создали метод быстрой адаптации голосовых помощников к новым сценариям
фото: freepik
Российские учёные разработали инновационный метод для повышения точности понимания контекстов диалога и намерений пользователя чат-ботами и голосовыми ассистентами. Данная разработка, представленная пресс-службой MWS AI, подразделения МТС Web Services, обещает существенно улучшить качество взаимодействия с клиентами в различных отраслях.
Инженер-исследователь MWS AI Тимур Ионов отметил, что предложенный метод демонстрирует высокую эффективность даже при ограниченном объёме обучающих данных, что способствует снижению затрат на адаптацию системы к новым сценариям. Это особенно актуально для клиентского обслуживания, голосовых ассистентов, систем бронирования и корпоративных чат-ботов.
Эксперты подчёркивают, что способность чат-ботов корректно интерпретировать и запоминать запросы пользователя играет ключевую роль в обеспечении высокого качества диалога. Ошибки в данной области могут привести к выдаче нерелевантных ответов и негативно сказаться на пользовательском опыте.
Традиционные методы обучения чат-ботов основаны на демонстрации правильных ответов и эффективны для решения конкретных задач, однако требуют значительных временных и ресурсных затрат.
Авторы нового подхода предложили альтернативный метод, основанный на обучении с подкреплением GRPO. Данный метод не требует значительных вычислительных ресурсов и позволяет системе самостоятельно исследовать различные варианты ответов, получая вознаграждение за точность.
Экспериментальные исследования продемонстрировали, что предложенный метод значительно улучшает работу интеллектуальных систем различного масштаба — от небольших моделей с 8 миллиардами параметров до более крупных систем с 32 миллиардами параметров. Даже модель с 8 миллиардами параметров превзошла GPT-4 и более крупные системы, обученные традиционными методами, при работе с новыми сценариями. Это свидетельствует о высокой перспективности данного подхода и его потенциале для дальнейшего развития.
