نقش پردازش زبان طبیعی (NLP) در چت‌بات‌های مدرن

این فناوری به چت‌بات‌ها کمک می‌کند تا پیام‌های زبان طبیعی را درک کرده و پاسخی متناسب تولید کنند. این قابلیت‌های جدید، مبتنی بر مدل ترانسفورمر هستند؛ مدلی نوآورانه که توسط محققان گوگل در سال ۲۰۱۷ معرفی شد. علاوه بر این، چت‌بات‌های مدرن از الگوریتم‌های پیچیده NLP نه‌تنها برای درک متن، بلکه برای تجزیه و تحلیل تصاویر نیز استفاده می‌کنند. در ادامه، نقش کلیدی NLP را در این فرآیندها بررسی خواهیم کرد.

نقش بردارهای معنایی در چت‌بات‌های مدرن

چت‌بات‌های مدرن از بردارهای معنایی برای تجزیه متن به ماتریس‌های برداری استفاده می‌کنند که به کمک آن‌ها پیام‌های کاربران تفسیر می‌شوند. این فرآیند به شرح زیر است:

توکن‌سازی پیام‌ها

در این مرحله، پیام‌های شما به قطعات کوچک‌تر (توکن‌ها) تقسیم می‌شوند. این فرآیند به چت بات اجازه می‌دهد متن را به‌صورت جزئی‌تر تحلیل کند. پردازش توکن‌ها با استفاده از مدل ترانسفورمر مدل‌هایی مانند BERT پیام شما را دریافت کرده و از طریق مکانیسم‌های پیشرفته، آن‌ها را به بردارهای معنایی تبدیل می‌کنند.

مقایسه ورودی شما با فضای برداری چت‌بات کامپیوترها فاصله معنایی بین پیام شما و داده‌های آموزشی خود را در یک فضای برداری مشخص می‌کنند تا احتمال وقوع کلمۀ بعدی در پاسخ محاسبه شود.

تولید پاسخ

چت‌بات پس از انجام این پردازش‌ها، پاسخی متناسب با پیام شما ارائه می‌دهد. اگرچه چت‌بات‌ها به‌گونه‌ای طراحی شده‌اند که به سؤالات کاربران پاسخ دهند؛ اما عملیات یادگیری ماشینی که آن‌ها انجام می‌دهند، پیچیده‌تر از آن است که به‌نظر می‌رسد. در این عملیات، چت‌بات‌ها بر اساس زمینه، پیام‌های شما را تحلیل کرده و کلمۀ بعدی را پیش‌بینی می‌کنند.

اکنون که با فرآیندهای پایه NLP در چت‌بات‌های مدرن آشنا شدیم، بیایید به معماری های استفاده‌شده در این سیستم‌ها نگاهی بیندازیم.

چشم‌انداز فعلی پردازش زبان طبیعی

درحال‌حاضر، سه مؤلفۀ اصلی در چشم‌انداز NLP وجود دارد که در ادامه به بررسی آن‌ها خواهیم پرداخت:

درک زبان

مدل‌های BERT: این مدل‌ها، دوطرفه هستند و ارتباط نزدیکی بین ورودی و خروجی برقرار می‌کنند. پس از برداری‌شدن ورودی توسط یک رمزگذار، رمزگشا بر بخش‌های مختلف ورودی تمرکز کرده و پاسخ تطبیقی تولید می‌کند. مدل BERT از مکانیسم معروف «توجه همه چیزی است که شما نیاز دارید» بهره می‌برد.

مدل GPT: مدل GPT، برخلاف BERT، یک طرفه است و از رمزگشا در معماری ترانسفورمر استفاده می‌کند. در این مدل، پیام شما تا انتهای متن بررسی و سپس کلمۀ بعدی پیش‌بینی می‌شود.

XLNet و PaLM: مدل یک‌طرفه GPT در پاسخ به پرسش‌های معمول، عملکرد خوبی داشت؛ اما برای درک داده‌های پیچیده، به رویکردی دوطرفه نیاز بود. مدل‌های PaLM این نیاز را برطرف کردند. این مدل‌ها از فاکتورسازی دینامیکی استفاده می‌کنند تا توکن‌ها را به‌ترتیب متغیر بخوانند و در نتیجه امکان درک دوطرفه را در مدل یک طرفه فراهم کنند.

مکالمات چنددوره‌ای

مکالمات چنددوره‌ای برای چت‌بات‌های مدرن نقشی حیاتی ایفا می‌کنند. کاربران انتظار دارند که در گفت‌وگوهای طولانی با سیستم‌هایی مانند ChatGPT و Claude، توانایی به‌خاطر سپردن مواردی که قبلاً مطرح کرده‌اند، وجود داشته باشد.

برای تحقق این انتظار، دو قابلیت اساسی باید به چت‌بات‌ها اضافه شود:

درک متن

هنگامی که کاربر در طول مکالمه درخواست اولیه اش را تغییر می‌دهد، چت‌بات باید بتواند تاریخچه گفت‌وگو را به‌خاطر بسپارد. چت‌بات‌های مدرن این کار را با جمع‌آوری و اضافه کردن هر درخواست کاربر به داده‌های ساختاریافته انجام می‌دهند. این داده‌ها به شکل ساختاری واحد برای ارائه پاسخ‌های دقیق‌تر جمع‌آوری می‌شوند.

سیاست‌های گفت‌وگو

در برخی موارد، کاربران از چت‌بات درخواست‌هایی خاص و خارج از سیاست‌های تجاری یا قواعد عملکردی می‌کنند. در این مواقع، چت‌بات به قوانین داخلی اش رجوع می‌کند. چت‌بات‌های تجاری معمولاً از طریق پرسیدن سوالات شفاف‌کننده، به هماهنگی درخواست با سیاست‌های مربوطه می‌پردازند.

مکالمات چنددوره‌ای در واقع قلب و وعده‌ی اصلی هوش مصنوعی مولد هستند. این قابلیت به چت‌بات‌ها اجازه می دهد مکالمات طولانی‌تری با کاربران داشته باشند و به نیازهایشان بهتر پاسخ دهند. به همین دلیل، اصطلاح «طول متن» در مدل های زبانی بزرگ بسیار مطرح شده است.

پشتیبانی چندزبانه

با توجه به اینکه مدل‌های زبانی بزرگ برای استفادۀ تجاری جهانی طراحی شده‌اند، پشتیبانی چندزبانه برای چت‌بات‌ها ضروری است. این ویژگی به آن ها اجازه می دهد بدون نیاز به آموزش‌های اضافی برای مناطق خاص، به‌طور مؤثرتری در کسب‌وکارهای جهانی استفاده شوند.

فرآیند پاسخگویی به سؤالات چندزبانه در چت‌بات‌ها به این صورت انجام می‌شود:

• تغییر پیام به داده: چت‌بات پیام کاربر را به هر زبانی دریافت کرده و آن را به چارچوب زبانی اصلی که معمولاً انگلیسی است، تبدیل می‌کند.
• حل مسئله: چت‌بات پاسخ خود را به زبان انگلیسی ایجاد می‌کند، درحالی‌که از داده‌های نورون‌های چندزبانه مدل استفاده می‌کند. مدل‌های زبانی بزرگ از مکانیسم‌های خود-توجهی و پیش‌خور برای رسیدن به پاسخ مناسب بهره می‌برند.
• تولید خروجی: مدل زبانی پاسخ خود را در قالب داده‌های مربوط به چارچوب زبانی ترتیب می‌دهد و سپس آن را به زبان‌اصلی پرسش ترجمه می‌کند.

مدل‌هایی مانند مدل Aya از شرکت Cohere در پشتیبانی چندزبانه پیشرو هستند؛ زیرا آن‌ها بر اساس مجموعه‌داده‌های چندزبانه که توسط متخصصان با «تأکید ویژه بر اسناد آکادمیک» انتخاب شده‌اند، آموزش دیده‌اند.

این سه قابلیت کلیدی، پایه‌های عملکرد قدرتمند NLP در مدل‌های زبانی بزرگ را تشکیل می‌دهند. با این حال، همچنان معماری فعلی NLP با برخی چالش‌ها و محدودیت‌ها روبرو است. در بخش بعدی به این محدودیت‌ها خواهیم پرداخت.

محدودیت‌ها و چالش‌های پردازش زبان طبیعی

با وجود پیشرفت‌های چشمگیر در مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)، هنوز چالش‌هایی در چگونگی عملکرد آن‌ها وجود دارد:

برخورد با زبان عامیانه

زبان عامیانه بخشی طبیعی از مکالمات انسانی است؛ اما بسیاری از مدل‌های زبانی بزرگ در درک اصطلاحات عامیانه با مشکل مواجه‌اند. به‌عنوان‌مثال، کلمه “blazing” در ایالات‌متحده به معنای «عالی» است؛ اما در بریتانیا به معنای «عصبانیت» تفسیر می‌شود و بیشتر مدل‌های زبانی نمی‌توانند این تفاوت‌ها را به‌درستی درک کنند.

چالش اصلی در مواجهه با اصطلاحات عامیانه، کمبود مجموعه‌داده‌های باکیفیت برای آموزش این مدل‌هاست. حتی مدل‌های پیشرفته‌ای مانند ChatGPT-4 نیز داده‌های کافی برای شناسایی دقیق اصطلاحات عامیانه ندارند.

برخورد با خطاهای املایی و دستوری

هرچند مدل‌های جدید چت‌بات می‌توانند برخی خطاهای املایی و دستوری را تشخیص دهند، اما در تصحیح آن‌ها گاه دچار مشکل می‌شوند. این ممکن است به تغییر معنای اصلی پیام منجر شود و به تولید پاسخ‌های نادرست منجر شود. این مشکل را می‌توان با به‌کارگیری روش‌های خلاقانه و تنظیم دقیق مدل‌ها حل کرد، مشابه آنچه در برنامه‌هایی مانند Grammarly یا موتور جست‌وجوی گوگل انجام‌شده است.

سوگیری اخلاقی و نادرستی اطلاعات

توهم و سوگیری در هوش مصنوعی همچنان مسئله‌ای جدی است. به‌دلیل اینکه مجموعه‌داده‌های آموزشی ممکن است سوگیری های فلسفی یا فرهنگی داشته باشند، مدل‌های زبانی ممکن است نتوانند به‌خوبی تفاوت‌های ظریف و محتوای چندفرهنگی را درک کنند.

همچنین، وقتی هوش مصنوعی پاسخی برای سؤالی پیدا نکند، اغلب به‌جای اعلام عدم اطمینان، پاسخی غیرمعتبر ارائه می‌دهد که به توهم و اشتباهات اطلاعاتی منجر می‌شود. این مشکلات در حال حاضر تحت بررسی هستند، اما راه‌حل‌های قطعی و اثبات‌شده‌ای برای آن‌ها وجود ندارد.

نتیجه‌گیری

پردازش زبان طبیعی (NLP) اساس عملکرد چت‌بات‌هاست. این فناوری، از توکن‌سازی و برداری‌سازی پیام‌های شما تا ارائه پاسخ‌های متنی، در تمام مراحل فرآیند گفت‌وگو به‌ کار گرفته می‌شود. مدل‌های NLP از معماری ترانسفورمر برای درک زبان انسانی در تمامی شکل‌های آن بهره می‌برند. این معماری از پشتیبانی از متن‌های طولانی‌تر و نورون‌های چندزبانه برخوردار است که امکان مکالمات چنددوره‌ای و چندزبانه را فراهم می‌کند. با وجود این پیشرفت‌ها، NLP همچنان با چالش‌های متعددی روبه‌روست. این فناوری هنوز در مواجهه با خطاهای املایی، دستوری و اصطلاحات عامیانه ضعف‌هایی دارد. علاوه بر این، مسئلۀ توهم و سوگیری نیز همچنان از معضلات اصلی است. با این حال، با وجود این چالش‌ها، پردازش زبان طبیعی برای اکوسیستم چت‌بات‌های مدرن بسیار حیاتی است و توانایی انجام طیف گسترده‌ای از وظایف را به آن‌ها می‌بخشد.