虛擬助理正在超越簡單的問答格式，發展到解決複雜的查詢。 如今，人工智慧驅動的虛擬助理可以輕鬆地以多種語言進行交流，而大型語言模型（LLM）則為這一轉變提供了動力。
現在，您可以向設備詢問英語的餐廳推薦，並獲得西班牙語的答案。 這就是法學碩士近年來所實現的。
從打破語言障礙到徹底改變客戶服務，這些模型正在重新定義我們與技術互動的方式。
在本文中，我們將討論法學碩士如何推動多語言虛擬助理並使世界變得更加觸手可及。
大型語言模型支援多種語言的作用
大型語言模型 (LLM) 是令人印象深刻的工具。 他們可以理解並產生各種語言的文本。 但如何呢？
法學碩士的核心是基於大量資料進行訓練。 這些數據來自跨多種語言的不同來源。 當法學碩士學習時，它會吸收所有這些語言的模式、單字和結構。 這種廣泛的訓練有助於它輕鬆識別不同的語言。
這是一個簡單的思考方法。 想像一下一個圖書館。 這個圖書館有英語、西班牙語、法語等多種語言的書籍。 閱讀所有這些書籍的人將學習多種語言。 同樣，法學碩士處理大量的數位資料「庫」。 這有助於它成為多語言的。
在實踐中，你可以用英語向法學碩士提問。 如果您願意，它可能會用德語回复。 這種靈活性使得法學碩士在全球申請中具有強大的功能。 當您使用法學碩士訓練對話式人工智慧時，它們會彌合語言障礙，使每個人的溝通更加順暢。
使用 LLM 進行多語言人工智慧驅動的虛擬助理的好處
有效的溝通沒有界線。 多語言人工智慧驅動的虛擬助理正在徹底改變我們使用科技的方式。 讓我們看看為多語言人工智慧驅動的虛擬助理使用大型語言模型的好處。
增強的客戶支持
多語言虛擬助理在客戶支援方面表現出色，因為使用者可以在全球範圍內以他們喜歡的語言獲得幫助。 它消除了語言障礙造成的麻煩。 這些助手由自然語言處理 (NLP) 提供支持，可確保清晰的溝通。
使用 NLU 模型進行強大的翻譯
大型語言模型中的 NLU 模型可作為穩健的翻譯模型。 想像一下需要將一份文件從英文翻譯成韓文。 多語言智慧虛擬助理可以精確地做到這一點，因為它們不僅僅是翻譯單字。 他們捕捉精髓，確保翻譯內容保留其原始意義。
多語言 VA 的自動檢測功能
多語言 VA 的一項突出功能是自動檢測。 使用者不需要指定他們的語言。 用法語或印地語開始對話； 退伍軍人管理局明白。 它立即檢測對話語言。 這種自動偵測可確保互動更順暢。 這就像讓一個全球公民準備好用任何語言聊天一樣。
拓寬 NLU 語言範圍
NLU 的世界非常廣闊。 多語言虛擬助理充分利用了這種豐富性。 他們處理多種語言。 從英語和普通話等流行語言到不太常見的語言，每一次對話都感覺很自然。 涵蓋的語言範圍廣泛意味著更廣泛的受眾可以受益，從而創造了包容性。
建立多語言 VA 的關鍵考慮因素
建構多語言虛擬助理 (VA) 需要深思熟慮的規劃。 讓我們探討一下基本面：
- 多語言VA基礎： VA 的多語言能力由三個核心要素定義：
- VA 用於與使用者交談的語言
- 訓練階段設定的語言
- 它用於檢測和決定交互語言的機制
- 新的或現有的框架：決定是從頭開始還是增強現有的 VA。 兩種途徑都是可行的。 每個都有自己的一套程序和挑戰。
- 獨特的多語言功能：多語言 VA 擁有特定於語言的組件。 他們的行為可能與只講一種語言的人不同。
- 翻譯機制： 你們的 VA 將如何翻譯語言？ 存在多種選擇：
- 利用 Microsoft 或 Google 等成熟的翻譯服務。
- 開發並整合客製化的內部翻譯解決方案。
關鍵是為使用者提供無縫、準確的語言體驗。
使用大型語言模型 (LLM) 訓練基於 AI 的虛擬助理的步驟
配置所需語言
首先定義您的 AI 虛擬助理 (VA) 需要理解的語言。 可以是一個，也可以是幾個，甚至可以是幾十個。 儘早指定可確保系統知道在訓練過程中優先考慮哪些語言。
辨識 NLU 模型
自然語言理解 (NLU) 模型是理解各種語言的使用者查詢的大腦。 因此，請選擇符合 VA 目標及其要處理的任務複雜度的 NLU 模型。
識別各種語言定義模式
定義語言有不同的方法：
- 基本模式：設定主要語言的簡單方法。
- 高級模式：提供更多控制，並允許您調整特定於語言的參數以獲得更高的準確性。
- 使用語言包：新增到虛擬助理中的預先建置語言模型可以簡化整個過程。
管理 VA 和用戶響應翻譯
一旦語言確定，就開始翻譯。 確保您的 VA 能夠理解並以所選語言做出回應。 翻譯標準 VA 回覆。 此外，預測使用者查詢並準備好翻譯後的回覆。
[另請閱讀： 大型語言模型 (LLM)：2023 年完整指南]
管理多語言 NLU 模型
NLU 模型將處理多種語言。 定期管理和更新。 這確保了您整合的每種語言的最新細微差別和俚語。 它有助於 VA 保持準確的理解和回應。
訓練並與虛擬助理交談
終於，到了訓練的時間了。 向 VA 提供各種多語言資料。 它學得越多，就越好。 定期使用所有配置的語言與 VA 交談。 找出差距、完善模型並進行迭代。 目標是流暢的多語言對話流程。