대화형 AI 챌린지

대화형 AI에서 일반적인 데이터 문제를 완화하는 방법

우리는 모두 다음과 같은 대화형 AI 응용 프로그램과 상호 작용했습니다. 알렉사, 시리, 구글 홈. 이러한 응용 프로그램은 우리의 일상 생활을 훨씬 더 쉽고 더 좋게 만들었습니다.

대화형 AI는 현대 기술의 미래에 동력을 제공하고 인간과 기계 간의 향상된 커뮤니케이션을 촉진합니다. 효과적이고 정확하게 작동하는 원활한 채팅 도우미를 설계할 때 직면할 수 있는 많은 개발 문제도 알고 있어야 합니다.

여기에서 우리는 다음에 대해 이야기할 것입니다:

  • 다양한 공통 데이터 문제
  • 이것이 소비자에게 어떤 영향을 미칩니까?
  • 이러한 문제를 극복하는 가장 좋은 방법 등.

대화형 AI의 일반적인 데이터 문제

대화형 AI 데이터 챌린지

최고의 클라이언트 및 복잡한 프로젝트와 협력한 경험을 바탕으로 가장 일반적인 대화형 AI 데이터 문제 목록을 작성했습니다.

  1. 언어의 다양성

    다양한 언어를 수용할 수 있는 대화형 AI 기반 채팅 도우미를 구축하는 것은 주요 과제입니다.

    ~에 대해 억 1.35 명 영어를 제20외국어로 또는 모국어로 사용하는 사람. 이것은 세계 인구의 XNUMX% 미만이 영어를 구사하고 나머지 인구는 영어 이외의 언어로 대화한다는 것을 의미합니다. 따라서 대화형 채팅 도우미를 만드는 경우 언어 요소의 다양성도 고려해야 합니다.

  2. 언어의 역동성

    모든 언어는 동적이며 그 역동성을 포착하고 AI 기반 기계 학습 알고리즘을 훈련하는 것은 쉽지 않습니다. 방언, 발음, 속어 및 뉘앙스 AI 모델의 숙련도에 영향을 미칠 수 있습니다.

    그러나 AI 기반 응용 프로그램의 가장 큰 과제는 언어 입력에서 인적 요소를 정확하게 해독하는 것입니다. 인간은 싸움에서 감정과 감정을 가져오므로 AI 도구가 이해하고 반응하기가 어렵습니다.

  3. 배경 소음

    배경 소음은 동시 대화 또는 기타 겹치는 소리에 있을 수 있습니다.

    다음과 같은 방해 배경 소음을 제거하기 위해 오디오 컬렉션을 제거합니다. 초인종, 개가 짖는 소리 또는 아이들 백그라운드에서 말하는 것은 애플리케이션의 성공에 매우 중요합니다.

    게다가, 요즘 AI 애플리케이션은 같은 건물에 있는 경쟁적인 음성 비서를 처리해야 합니다. 이 경우 음성 비서는 사람의 음성 명령과 다른 음성 비서를 구별하기 어려워집니다.

  4. 오디오 동기화

    가상 비서를 훈련시키기 위해 전화 대화에서 데이터를 추출할 때 발신자와 상담원이 두 개의 다른 회선에 있을 수 있습니다. 양쪽의 오디오를 동기화하고 모든 파일을 상호 참조하지 않고 대화를 캡처하는 것이 중요합니다.

  5. 도메인별 데이터 부족

    AI 기반 애플리케이션은 도메인별 언어도 처리해야 합니다. 음성 비서는 탁월한 약속을 보여주고 있지만 자연어 처리, 아직 산업별 언어에 대한 우위를 입증하지 못했습니다. 예를 들어, 일반적으로 자동차 또는 금융 산업에 대한 도메인별 질문에 대한 답변을 제공하지 않습니다.

대화형 AI 모델을 더 빠르게 훈련시키기 위한 상용 음성/음성/오디오 데이터 세트

이러한 문제는 소비자에게 어떤 영향을 미칩니까?

대화형 AI 채팅 도우미는 텍스트 기반 검색과 유사할 수 있습니다. 그러나 둘 사이에는 근본적인 차이점이 있습니다. 텍스트 기반 검색 지원에서 애플리케이션은 사용자가 선택할 수 있는 관련 검색 결과 목록을 제공하여 사용자에게 옵션 중 하나를 선택할 때 필요한 유연성을 제공합니다.

그러나 대화형 AI에서 사용자는 일반적으로 하나 이상의 옵션을 얻지 못하고 응용 프로그램이 최상의 결과를 제공할 것으로 기대합니다.

인공 지능 도구에 데이터 편향이 있다면 결과는 확실히 정확하지 않거나 신뢰할 수 없습니다. 결과는 사용자 요구 사항이 아닌 인기도의 영향을 받아 결과가 중복될 수 있습니다.

솔루션: 데이터 수집 단계에서 문제 극복

훈련 편향과 싸우는 첫 번째 단계는 인식과 수용입니다. 데이터 세트가 편견으로 가득 차 있다는 것을 알게 되면 수정 조치를 취해야 합니다.
AI 데이터 문제 극복

다음 단계는 사용자가 편향을 직접 상쇄하도록 설정을 변경할 수 있는 제어 기능을 사전에 제공하는 것입니다. 또는 피드백을 시스템에 반복하여 편향 문제를 사전에 완화할 수 있습니다.

배경 소음, 동시 대화 및 여러 사람을 처리하려면 향상된 음성 식별 기술이 필요합니다.. 또한 시스템은 상황에 맞는 대화와 단어 또는 구를 이해하도록 훈련되어야 합니다.

사람이 아닌 사람의 음성을 식별하는 기능은 등록되지 않은 사람이나 음성을 처리하기 위해 시스템이 도입될 때 향상될 수도 있습니다.

언어의 다양성과 관련하여 솔루션은 모델 교육에 사용되는 언어 데이터 세트의 수를 늘리는 데 있습니다. 따라서 기업이 대규모 언어 시장을 수용하기 위해 시스템 수를 늘릴 때 언어 다양성을 원활하게 달성할 수 있습니다.

외부 공급업체와 협력할 때의 이점

외부 공급업체와 협력하면 대화형 데이터 수집 문제 중 일부를 완화하는 데 도움이 되는 몇 가지 이점이 있습니다.

경험이 풍부한 타사 공급업체와 협력하면 비용 효율성과 안정성이 향상됩니다. 하는 것이 비용 효율적 신뢰할 수 있는 공급업체로부터 양질의 데이터세트 얻기 오픈 소스 대화형 AI 교육 데이터 세트에서 데이터 수집을 수집하는 대신.

편향은 모든 데이터 세트에 반드시 존재하지만 외부 공급업체를 통해 데이터 불일치 및 과도한 언어 편향으로 인해 모델 재작업 또는 재교육과 관련된 비용을 줄일 수 있습니다.

숙련된 공급업체는 데이터 수집 정확한 주석. 외부 공급업체는 비즈니스에 새로운 시장을 열 수 있는 AI 모델을 개발하는 데 필요한 언어 전문 지식을 보유하게 됩니다.

공급업체는 모델 기본 설정 및 요구 사항에 맞는 고품질의 사용자 지정 가능한 데이터 세트를 제공할 수 있습니다. 향상된 고객 서비스, 높은 전환율, 감소된 비즈니스 비용을 고려할 때 모든 사전 패키징된 데이터 수집 및 주석 솔루션이 귀하에게 유리한 것은 아닙니다.

AI 모델에 필요한 대화형 데이터가 있습니다.

신뢰할 수 있고 경험이 풍부한 공급자로서, Shaip은 방대한 컬렉션을 보유하고 있습니다. 대화형 AI 데이터세트 모든 유형의 기계 학습 모델용 게다가, 우리는 또한 여러 언어, 방언 ​​및 모국어로 완전히 맞춤형 대화 데이터를 제공합니다. 신뢰할 수 있고 정확한 AI 기반 채팅 지원 애플리케이션을 개발하고 싶다면 프로젝트를 성공으로 이끌 수 있는 모든 도구가 있습니다.

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