 |
Zero-shot: как обучить виртуального ассистента без данных
Чем больше доступных данных для обучения моделей, тем легче создать ML модель с высоким качеством. Однако, при изучении новых или редких явлений данные могут отсутствовать или быть в ограниченном количестве. Кроме того, даже если данные имеются в необходимом количестве, на их подготовку может не хватать времени или ресурсов. Так возникла идея минимизировать затраты на обучение моделей, используя новый способ подготовки данных — обобщение множества категорий. Тогда появились методы ML, распознающие новые классы с помощью нескольких обучающих примеров (Few-Shot Learning) или одного примера (One-Shot Learning).
Zero-shot обучение или «обучение без примеров» подразумевает способность искусственного интеллекта осваивать новые задачи без обучения на конкретных примерах. Вместо примеров необходимо описать тематику и подготовить вспомогательную информацию. Например, для обучения модели тематике «Баланс карты» нужно расписать все запросы, связанные с целью узнать баланс карты или остаток по счету.
Использование Zero-shot актуально при запуске проектов, когда у заказчика нет реальных данных для обучения модели или нет времени на подготовку данных. Ранее в таких ситуациях аналитики применяли синтетические данные, то есть искусственно созданные и имитирующие реальность. Модели, обученные методом Zero-shot, не уступают в качестве моделям, использующие синтетические данные. К тому же обучение на основе Zero-shot происходит значительно быстрее, т.к. нужно создать описание тематик, а не выдумывать искусственные примеры.
Для создания стартовой версии робота достаточно списка интентов (намерений, с которыми клиенты будут обращаться к голосовому помощнику) и их описание.
Модели на базе технологии Zero-shot используются в начале проектов, когда реальные данные для обучения ещё не собраны или отсутствуют. Это позволяет оперативно запустить первую версию виртуального ассистента. Следующие версии уже обучаются на реальных данных, собираемых в ходе общения робота с пользователями.
«Несмотря на то, что Zero-shot пока не может заменить обучение на примерах реальных реплик, использование этой технологии помогает обучать робота новым тематикам за часы (а иногда и минуты) с тем, чтобы после быстрого запуска нового навыка, собрать реальные реплики и обучить более тяжелую и качественную модель», – прокомментировал директор департамента голосовых цифровых технологий компании BSS Александр Крушинский.
Контактное лицо: Вадим Прищепа
Компания: BSS
Добавлен: 22:37, 04.04.2024
Количество просмотров: 305
Страна: Россия
| RedLab вошла в топ-4 Рейтинга Рунета – 2026, RedLab, 21:55, 13.10.2026, Россия178 |
| Компания RedLab заняла 4-е место в основном рейтинге «Аутстаффинг разработчиков» по версии Рейтинга Рунета – 2026, поднявшись сразу на восемь позиций по сравнению с прошлым годом. |
| Безопасность как драйвер, ИИ как ядро: куда идет российский рынок IBP, Круги Громова, 21:54, 13.10.2026, Россия179 |
| Гибридные модели вместо крайностей, ИИ в ядре продукта, безопасность как драйвер выбора, размывание границ между классами решений и зрелость данных как главный барьер – эти пять трендов сегодня определяют российский рынок решений для интегрированного бизнес-планирования (IBP), систем планирования цепочек поставок (SCP) и финансового планирования (FP&A). |
| Офис компании «Первый Бит» «Шоссе Энтузиастов» получил статус «Центр ERP», Первый Бит, 21:48, 13.10.2026, Россия102 |  |
| Специалисты офиса помогают компаниям автоматизировать ключевые процессы: управление производством, закупками, запасами, продажами, финансами, персоналом и другими направлениями деятельности. Получение статуса «Центр ERP» стало результатом развития компетенций команды, накопленного проектного опыта и соответствия высоким требованиям фирмы «1С». |
| МИФИ при поддержке Смарт Текнолоджис покоряют «Битву роботов», Смарт Текнолоджис, 21:44, 13.10.2026, Россия60 |
| Инженерная команда «МИФИческие гонщики» НИЯУ МИФИ, выступающая при поддержке компании «Смарт Текнолоджис», вышла в финальные состязания международного чемпионата «Битва роботов — 2026», одержав победу в отборочном этапе. Финал состоится 31 октября в Казани. Чемпионат, объединивший 144 команды из 10 стран, проводится в рамках ИТ-форума «Цифровые решения» и Kazan Digital Week. |
| «1С-Рарус» представил отраслевые решения на партнерском семинаре 1С, 1С-Рарус, 21:42, 13.10.2026, Россия43 |
| «1С‑Рарус» провел отраслевой день в рамках традиционного осеннего партнерского семинара фирмы «1С». К трансляции 15 докладов подключились 230 слушателей. Эксперты «1С-Рарус» показали, как ИИ помогает решать повседневные задачи бизнеса. Разобрали, какие процессы и учетные системы нужно изменить для работы с ЭПД и маркированными товарами. |
|
|
