Google LaMDA:對話應用語言模型的運作方式
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什麼是Google LaMDA?
LaMDA是一種用於語言對話應用的模型,旨在使軟體能夠更流暢、自然地進行對話。它基於與BERT和GPT-3</a>等其他語言模型</a>相同的轉換器架構。然而,由於其訓練方式,LaMDA能夠理解細微的問題和涵蓋多個不同主題的對話。<br/><br/>與其他模型不同,在開放式對話中,你可能會最初集中在單一主題上,但卻最終講到完全不同的事情。這種行為很容易讓大多數對話模型和聊天機器人感到困惑。去年Google I/O發布會上展示了LaMDA如何</a>克服了這些問題。<br/><br/>演示證明瞭該模型可以自然地就隨機給定的主題進行對話。儘管提出了一系列鬆散相關的問題,但對話仍保持在正確軌道上,這真是令人驚訝的場景。
| 優勢 | 劣勢 | |
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表: 強弱危機分析(最後更新: 2022-03-24)
可能會出現未知的誤解或混淆情況
LaMDA是基於Google的開源神經網絡Transformer構建的,用於自然語言理解。該模型通過學習</a>對話數據集中的句子模式、不同單詞之間的相關性</a>甚至預測可能出現的下一個單詞來實現這一目標。與聊天機器人軟件相比,對話式AI系統有一些關鍵差異。<br/><br/>例如,聊天機器人只能根據它所訓練的有限特定數據集進行有限對話。而LaMDA由多個不同數據集訓練而成,因此可以進行無盡對話。在訓練過程中,它能夠掌握開放式對話的細微差別並作出調整。<br/><br/>根據對話流程,它可以回答許多不同主題的問題。因此,它提供了更加接近人類互動方式的對話體驗,優於聊天機器人常見提供的功能。
微調
在fine-tuning階段,LaMDA被訓練用於執行生成和分類任務。基本上,LaMDA生成器會根據來回對話預測下一部分對話並生成幾個相關的回應</a>。然後,LaMDA分類器會為每個可能的回應</a>預測安全性和質量分數。<br/><br/>任何具有較低安全性分數的回應</a>都會在選擇最高分的回應</a>之前被過濾掉,以繼續對話。這些分數是基於安全性、合理性、特定性和趣味程度。目標是確保提供最相關、高質量且最安全的回應</a>。<br/><br/>
評估
通過持續的評估過程,對於預訓練模型、微調模型和人工評估者的回應</a>進行量化,並根據上述的品質、安全和可靠性指標來評估回應</a>。迄今為止,他們得出了以下結論:隨著參數數量的增加,品質指標</a>有所提升;進行微調可以提高安全性;模型大小的增加可以提高可靠性。
LaMDA對SEO的影響
穀歌通過關注語言和對話模型,展示了他們對未來搜索的願景,並突顯了產品發展方式的轉變。這意味著搜索行為和使用者尋找產品或資訊的方式可能會發生變化。穀歌不斷致力於改進對用戶搜索意圖</a>的理解,以確保他們在搜索結果中獲得最有用和相關的內容</a>。<br/><br/>LaMDA模型無疑將成為理解搜索者可能提出的問題的關鍵工具</a>。這進一步強調了需要確保內容</a>針對人類而非搜尋引擎</a>進行優化的重要性</a>。確保內容</a>具有對話性並以目標受眾</a>為導向意味著即使穀歌推進技術,內容</a>仍然可以表現良好。<br/><br/>定期更新長青內容</a>以確保與時俱進且保持相關也非常重要。在一篇名為“重新思考搜索:讓業餘愛好者變成專家”的論文中,穀歌的研究工程師分享了他們如何</a>設想人工智慧(如LaMDA)將進一步增強“與專家交流”的搜索體驗。他們分享了一個關於搜索問題“紅酒有哪些健康益處和風險?” 的例子。<br/><br/>目前,穀歌會顯示一個列出紅酒益處和風險的答案框,其中是一個專案符號清單</a>。然而,他們暗示未來的回答可能會是一段解釋紅酒益處和風險的內容</a>,並附上來源資訊的連結。因此,確保內容</a>有專家支援將比以往任何時候都更重要,特別是當穀歌的LaMDA在未來生成搜索結果時。<br/><br/>
相關數據:
- lamda是google最新的語言模型 來源: google
- lamda在開發階段時通過了100億個對話提供的大約8000萬個問題/答案對的測試 來源: google
- google自己的評測結果顯示,lamda可以提供比傳統模型更自然和有趣的回答 來源: google
- lamda在對話生成方面的錯誤率比傳統模型低70% 來源: google
- google表示,lamda將於2022年開始逐步應用於各種google產品和服務中 來源: google
安全性 - 避免偏見
為了避免Google LaMDA產生不可預測或有害的結果,負責任的使用非常重要。因為LaMDA可以從網路上的任何地方取得答案,這可能會放大偏見,反映出在線共用的觀念。為了克服這個問題,Google已開源用於分析和訓練數據的資源。<br/><br/>這使得多元群體能夠參與創建用於訓練模型的資料集,幫助識別現有的偏見,並最小化分享任何有害或誤導性資訊的可能性。
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