 |
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: 178
Страна: Россия
| 80-лет Великой Победы: праздничный эфир телеканала «78», телеканал "78" (Петербург), 17:28, 06.05.2025, Россия319 |
| 9 мая петербуржцы увидят трансляцию Парада Победы на Дворцовой площади, прямые включения с маршрута «Бессмертного полка», проезд ретро-техники по Невскому проспекту, а также премьеры авторских документальных фильмов, созданных ведущими телеканала «78». Вечером в специальном проекте «Песни Победы» знаменитые композиции исполнят артисты петербургской сцены и военные оркестры. |
| Спрос на командировки в Европу вырос на 20%, Цифровая платформа для организации командировок и управления расходами Ракета, 17:26, 06.05.2025, Россия321 |
| В апреле 2025 года российские деловые туристы на 20% чаще ездили в бизнес-путешествия в Европу. Такие данные приводят эксперты цифровой платформы для организации командировок и управления расходами Ракета, сравнивая показатели с апрелем прошлого года. |
| Желдорреммаш внедряет терминалы сбора данных, https://ao-zdrm.ru/, 17:25, 06.05.2025, Россия326 |
| В рамках программы цифровой трансформации и модернизации логистических процессов АО «Желдорреммаш» реализует проект внедрения терминалов сбора данных (ТСД) на заводских складах. |
|
|
