Trợ lý ảo đang phát triển vượt xa các định dạng câu hỏi và trả lời đơn giản để giải quyết các truy vấn phức tạp. Ngày nay, trợ lý ảo được điều khiển bằng AI giao tiếp bằng nhiều ngôn ngữ một cách dễ dàng và các mô hình ngôn ngữ lớn hay LLM hỗ trợ quá trình chuyển đổi này.
Giờ đây, bạn có thể yêu cầu thiết bị của mình đưa ra đề xuất về nhà hàng bằng tiếng Anh và nhận được câu trả lời bằng tiếng Tây Ban Nha. Đó là những gì LLM đã làm được trong thời gian gần đây.
Từ việc phá bỏ rào cản ngôn ngữ đến cách mạng hóa dịch vụ khách hàng, những mô hình này đang xác định lại cách chúng ta tương tác với công nghệ.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ nói về cách LLM hỗ trợ trợ lý ảo đa ngôn ngữ và biến thế giới trở thành một nơi dễ tiếp cận hơn.
Vai trò của các mô hình ngôn ngữ lớn để hỗ trợ nhiều ngôn ngữ
Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là những công cụ ấn tượng. Họ có thể hiểu và tạo ra văn bản bằng nhiều ngôn ngữ khác nhau. Nhưng bằng cách nào?
Về cốt lõi, LLM đào tạo một lượng lớn dữ liệu. Dữ liệu này đến từ nhiều nguồn khác nhau trải rộng trên nhiều ngôn ngữ. Khi LLM học, nó sẽ tiếp thu các mẫu, từ và cấu trúc từ tất cả các ngôn ngữ này. Việc đào tạo rộng rãi này giúp nó nhận ra các ngôn ngữ khác nhau một cách dễ dàng.
Đây là một cách đơn giản để suy nghĩ về nó. Hãy tưởng tượng một thư viện. Thư viện này có sách bằng tiếng Anh, tiếng Tây Ban Nha, tiếng Pháp, v.v. Một người đọc tất cả những cuốn sách này sẽ học được nhiều ngôn ngữ. Tương tự, LLM xử lý các “thư viện” dữ liệu số khổng lồ. Điều này giúp nó trở nên đa ngôn ngữ.
Trong thực tế, bạn có thể hỏi LLM một câu hỏi bằng tiếng Anh. Nó có thể trả lời bằng tiếng Đức nếu bạn muốn. Tính linh hoạt này làm cho LLM trở nên mạnh mẽ đối với các ứng dụng toàn cầu. Chúng thu hẹp các rào cản ngôn ngữ để giúp mọi người giao tiếp suôn sẻ hơn khi bạn đào tạo AI đàm thoại bằng LLM.
Lợi ích của việc sử dụng LLM cho Trợ lý ảo điều khiển bằng AI đa ngôn ngữ
Giao tiếp hiệu quả không có ranh giới. Trợ lý ảo đa ngôn ngữ được điều khiển bằng AI đang cách mạng hóa cách chúng ta tương tác với công nghệ. Chúng ta hãy xem lợi ích của việc sử dụng Mô hình ngôn ngữ lớn cho trợ lý ảo đa ngôn ngữ do AI điều khiển.
Hỗ trợ khách hàng nâng cao
Trợ lý ảo đa ngôn ngữ có khả năng hỗ trợ khách hàng vượt trội vì người dùng nhận được hỗ trợ bằng ngôn ngữ ưa thích của họ trên toàn thế giới. Nó loại bỏ những rắc rối mà rào cản ngôn ngữ tạo ra. Những trợ lý này, được hỗ trợ bởi Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), đảm bảo giao tiếp rõ ràng.
Dịch thuật mạnh mẽ với mô hình NLU
Mô hình NLU trong các mô hình ngôn ngữ lớn hoạt động như một mô hình dịch thuật mạnh mẽ. Hãy tưởng tượng yêu cầu một tài liệu được dịch từ tiếng Anh sang tiếng Hàn. Trợ lý ảo thông minh, đa ngôn ngữ có thể thực hiện việc này một cách chính xác vì chúng không chỉ dịch từ. Họ nắm bắt được bản chất để đảm bảo nội dung dịch vẫn giữ nguyên ý nghĩa ban đầu.
Khả năng tự động phát hiện trong VA đa ngôn ngữ
Một tính năng nổi bật của VA đa ngôn ngữ là tự động phát hiện. Người dùng không cần chỉ định ngôn ngữ của họ. Bắt đầu cuộc trò chuyện bằng tiếng Pháp hoặc tiếng Hindi; VA hiểu. Nó phát hiện ngôn ngữ đàm thoại ngay lập tức. Tính năng tự động phát hiện này đảm bảo tương tác mượt mà hơn. Nó giống như có một công dân toàn cầu sẵn sàng trò chuyện bằng bất kỳ ngôn ngữ nào.
Phổ ngôn ngữ NLU mở rộng
Thế giới của NLU rất rộng lớn. Trợ lý ảo đa ngôn ngữ tận dụng sự phong phú này. Họ xử lý một loạt các ngôn ngữ. Từ những ngôn ngữ phổ biến như tiếng Anh và tiếng Quan Thoại đến những ngôn ngữ ít phổ biến hơn, mọi cuộc trò chuyện đều trở nên tự nhiên. Sự đa dạng của các ngôn ngữ có nghĩa là lượng khán giả rộng hơn có thể được hưởng lợi, điều này tạo ra sự hòa nhập.
Những cân nhắc chính để xây dựng VA đa ngôn ngữ
Xây dựng một trợ lý ảo đa ngôn ngữ (VA) đòi hỏi phải lập kế hoạch chu đáo. Hãy cùng khám phá những khía cạnh thiết yếu:
- Nền tảng của VA đa ngôn ngữ: Ba yếu tố cốt lõi xác định khả năng đa ngôn ngữ của VA:
- Ngôn ngữ VA sử dụng để trò chuyện với người dùng
- Ngôn ngữ được thiết lập trong giai đoạn đào tạo của nó
- Cơ chế nó sử dụng để phát hiện và quyết định ngôn ngữ cho các tương tác
- Khung mới hoặc hiện có: Quyết định xem bạn đang bắt đầu lại từ đầu hay nâng cao VA hiện có. Cả hai con đường đều khả thi. Mỗi người đều có những thủ tục và thách thức riêng.
- Tính năng đa ngôn ngữ độc đáo: VA đa ngôn ngữ có các thành phần dành riêng cho ngôn ngữ. Hành vi của họ có thể khác với những người chỉ nói một ngôn ngữ.
- Cơ chế dịch thuật: VA của bạn sẽ dịch ngôn ngữ như thế nào? Một số tùy chọn tồn tại:
- Sử dụng các dịch vụ dịch thuật đã được thiết lập như Microsoft hoặc Google.
- Phát triển và tích hợp giải pháp dịch thuật nội bộ, tùy chỉnh.
Điều quan trọng là trải nghiệm ngôn ngữ chính xác, liền mạch cho người dùng.
Các bước đào tạo Trợ lý ảo dựa trên AI với Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)
Định cấu hình ngôn ngữ bắt buộc
Bắt đầu bằng cách xác định ngôn ngữ mà Trợ lý ảo AI (VA) của bạn cần hiểu. Nó có thể là một, vài hoặc thậm chí hàng chục. Việc chỉ định sớm điều này sẽ đảm bảo hệ thống biết ngôn ngữ nào cần ưu tiên trong quá trình đào tạo.
Xác định mô hình NLU
Mô hình Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) là bộ não đằng sau việc hiểu các truy vấn của người dùng bằng nhiều ngôn ngữ khác nhau. Vì vậy, hãy chọn mô hình NLU phù hợp với mục tiêu VA của bạn và mức độ phức tạp của các nhiệm vụ mà nó sẽ xử lý.
Xác định các chế độ định nghĩa ngôn ngữ khác nhau
Có nhiều cách khác nhau để xác định ngôn ngữ:
- Chế độ cơ bản: Một phương pháp đơn giản trong đó các ngôn ngữ chính được đặt.
- Chế độ nâng cao: Cung cấp nhiều quyền kiểm soát hơn và cho phép bạn điều chỉnh các thông số dành riêng cho ngôn ngữ để có độ chính xác cao hơn.
- Sử dụng gói ngôn ngữ: Các mô hình ngôn ngữ dựng sẵn mà bạn thêm vào trợ lý ảo có thể hợp lý hóa toàn bộ quy trình.
Quản lý bản dịch phản hồi của VA và người dùng
Sau khi thiết lập ngôn ngữ, hãy thực hiện các bản dịch. Đảm bảo VA của bạn có thể hiểu và phản hồi bằng ngôn ngữ đã chọn. Dịch các câu trả lời VA tiêu chuẩn. Ngoài ra, hãy dự đoán các truy vấn của người dùng và chuẩn bị sẵn các câu trả lời được dịch.
[Cũng đọc: Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM): Hướng dẫn đầy đủ vào năm 2023]
Quản lý mô hình NLU đa ngôn ngữ
Mô hình NLU sẽ xử lý nhiều ngôn ngữ. Thường xuyên quản lý và cập nhật nó. Điều này đảm bảo rằng các sắc thái và tiếng lóng mới nhất từ mỗi ngôn ngữ bạn tích hợp. Nó giúp VA duy trì sự hiểu biết và phản hồi chính xác.
Đào tạo và nói chuyện với trợ lý ảo
Cuối cùng cũng đến lúc luyện tập. Cung cấp dữ liệu đa ngôn ngữ đa dạng của VA. Càng học nhiều, nó càng trở nên tốt hơn. Thường xuyên trò chuyện với VA bằng tất cả các ngôn ngữ được cấu hình. Xác định các khoảng trống, tinh chỉnh mô hình và lặp lại. Mục đích là một luồng hội thoại đa ngôn ngữ trôi chảy.