ચેટબોટ તાલીમ ડેટા

વ્યાખ્યા

ચેટબોટ તાલીમ ડેટામાં વાતચીતના AI સિસ્ટમોને તાલીમ આપવા માટે ઉપયોગમાં લેવાતા ઉદાહરણ વાર્તાલાપ, ઉદ્દેશ્યો અને પ્રતિભાવોનો સમાવેશ થાય છે. તેમાં FAQ, ટ્રાન્સક્રિપ્ટ અને લેબલવાળા સંવાદ પ્રવાહનો સમાવેશ થઈ શકે છે.

હેતુ

તેનો હેતુ એવા ઉદાહરણો પૂરા પાડવાનો છે જે ચેટબોટ્સને વપરાશકર્તાના ઇનપુટને સમજવામાં અને યોગ્ય જવાબો જનરેટ કરવામાં મદદ કરે. તે વાસ્તવિક દુનિયાની વાતચીતમાં વિશ્વસનીય કામગીરી સુનિશ્ચિત કરે છે.

મહત્વ

• ચેટબોટ પ્રતિભાવોની ચોકસાઈ અને પ્રાકૃતિકતા નક્કી કરે છે.
• નબળી-ગુણવત્તાવાળા તાલીમ ડેટાના પરિણામે અપ્રસ્તુત અથવા ખોટા જવાબો મળે છે.
• નવી ભાષા અને વલણોને પ્રતિબિંબિત કરવા માટે સતત અપડેટ થવું જોઈએ.
• ઇન્ટેન્ટ રેકગ્નિશન અને NLU ડેટાસેટ્સ સાથે ઓવરલેપ થઈ શકે છે.

તે કેવી રીતે કામ કરે છે

1. સંવાદો, વારંવાર પૂછાતા પ્રશ્નો અને સપોર્ટ ટ્રાન્સક્રિપ્ટ એકત્રિત કરો.
2. ડેટાને ઉદ્દેશ્યો અને એન્ટિટીઓ સાથે લેબલ કરો.
3. તાલીમ અને માન્યતા સેટમાં વિભાજીત કરો.
4. દેખરેખ હેઠળના શિક્ષણ અથવા ફાઇન-ટ્યુનિંગનો ઉપયોગ કરીને ચેટબોટ મોડેલ્સને તાલીમ આપો.
5. વાસ્તવિક દુનિયાના વપરાશકર્તા પ્રશ્નો સાથે પ્રદર્શનનું પરીક્ષણ કરો.

ઉદાહરણો (વાસ્તવિક દુનિયા)

• માઈક્રોસોફ્ટ બોટ ફ્રેમવર્ક: ડોમેન-વિશિષ્ટ ચેટ ડેટા પર તાલીમ પામેલ.
• ગૂગલ ડાયલોગફ્લો: તાલીમ માટે ટીકાવાળા ઉદ્દેશ્યો અને એન્ટિટીનો ઉપયોગ કરે છે.
• OpenAI ChatGPT ફાઇન-ટ્યુનિંગ: ક્યુરેટેડ વાતચીતો પર તાલીમ પામેલ.

સંદર્ભો / વધુ વાંચન

• ચેટબોટ્સનું નિર્માણ — સ્ટેનફોર્ડ CS224U લેક્ચર્સ.
• ચેટબોટ માટે AI તાલીમ ડેટા
• ડાયલોગ સ્ટેટ ટ્રેકિંગ ચેલેન્જ (DSTC) — માઈક્રોસોફ્ટ રિસર્ચ.
• આલિંગન ચહેરો વાતચીત AI મોડેલ્સ - આલિંગન ચહેરો.