在这篇文章中,风叔介绍了大模型多轮对话的五种挑战和应对措施,当大家需要设计对话机器人、智能客服、智能导购、知识助手等产品时,可以参考文中提出的方法。
在AI大模型领域,多轮对话是一个难点,主要包括五种挑战。
挑战一,上下文理解:随着对话轮次的增加,模型需要处理的上下文信息越来越多,这可能导致信息遗忘或混淆。此外,模型的上下文窗口大小有限,可能无法容纳整个对话历史。
挑战二,对话状态跟踪:在多轮对话中,用户的意图和话题可能会随着对话的进行而发生变化。模型需要跟踪对话的状态,包括用户的意图、当前的话题、已提供的信息等
挑战三,推理与规划:在多轮对话中,模型可能需要结合先前的对话内容、常识知识和外部信息进行推理。此外,模型还需要规划对话的流程,以确保对话能够顺利进行。
挑战四,对话生成一致性:在多轮对话中,模型可能会面临多种情况和语境。为了保持对话的一致性,模型需要仔细选择合适的回应,确保对话生成在内容、风格和语气上的一致性。
挑战五,对抗性问题:用户可能会提出一些具有挑战性或误导性的问题,试图测试模型的能力或寻找其弱点。模型需要具备一定的鲁棒性和应对策略,以应对这些对抗性问题。
在这篇文章中,风叔将介绍这五种挑战的应对方式。
一、增加上下文理解
提升大模型的上下文理解能力,是实现多轮对话的基础,大模型需要召回并理解此前的对话信息,才能结合用户当前的输入,给出最适合的应答。提升大模型的上下文理解能力主要有以下几种方式:
获取全量历史对话
第一种方式是获取全量历史对话信息,也是最直接的方式,比如在客服聊天机器人场景中,如果用户在对话中先是询问了账单问题,接着又谈到了网络连接问题,LangChain中的ConversationBufferMemory类可以用来记住整个与用户的对话历史,可以帮助 AI 在回答网络问题时还记得账单问题的相关细节,从而提供更连贯的服务。
from langchain.memory import ConversationBufferMemorymemory = ConversationBufferMemorymemory.save_context({"input":"你好,请查询一下昨天的账单"},{"output":"已为您查到账单,账单编号为12345"})variables=memory.load_memory_variables({})
滑动窗口获取最近部分对话内容
第二种方式是只获取最近相关的对话内容,比如在一个电商平台上,如果用户询问关于特定产品的问题,然后又问到了配送方式,LangChain中的ConversationBufferWindowMemory类可以帮助 AI 只专注于最近的一两个问题,而不是整个对话历史,以提供更快速和专注的答复。
from langchain.memory import ConversationBufferWindowMemory#只保留最后5次互动的记忆memory=ConversationBufferWindowMemory(k=5)
获取历史对话中实体信息
第三种方式是抽取出历史对话中的实体信息,比如在法律咨询的场景中,客户可能会提到特定的案件名称、相关法律条款或个人信息。LangChain中的ConversationEntityMemory可以帮助 AI 记住这些关键实体和实体关系细节,从而在整个对话过程中提供更准确、更个性化的法律建议。
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0)memory = ConversationEntityMemory(llm=llm)_input = {"input": "公众号《风叔云》的作者是风叔"}memory.load_memory_variables(_input)
对于一些准确度要求非常高的场景,也可以使用知识图谱抽取历史实体信息。比如在医疗咨询中,一个病人可能会描述多个症状和过去的医疗历史,ConversationKGMemory 可以构建一个包含病人症状、疾病历史和可能的健康关联的知识图谱,从而帮助 AI 提供更全面和深入的医疗建议。
from langchain.memory import ConversationKGMemoryfrom langchain.llms import OpenAIllm = OpenAI(temperature=0)memory=ConversationKGMemory(llm=llm)
对历史对话进行阶段性总结摘要
第四种方法是对历史对话进行阶段性总结,比如在教育辅导对话中,学生可能会提出不同的数学问题或理解难题,ConversationSummaryMemory 可以帮助 AI 总结之前的辅导内容和学生的疑问点,以便在随后的辅导中提供更针对性的解释和练习
二、跟踪对话状态
提升对话状态跟踪主要是为了使AI Agent能够准确地理解和把握对话的进展,从而做出合适的回应,比如引导用户提问、引导用户给出更多信息等等。
对话状态跟踪的核心在于识别和更新对话的关键信息,这些信息通常包括用户的意图、当前的话题、已提供的信息、槽位值(slot values)等。对话状态跟踪可以通过以下几种方式实现:
基于规则的对话状态跟踪:使用预定义的规则来识别和更新对话状态,比较依赖于专家知识,适用于领域特定的对话系统。
基于统计的对话状态跟踪:使用统计模型(如隐马尔可夫模型、条件随机场等)来学习对话状态的转移概率,并根据这些概率来更新对话状态。
基于深度学习的对话状态跟踪:使用深度学习模型(如循环神经网络、Transformer等)来自动学习对话状态的表示和更新策略。这种方法可以处理更复杂的对话场景,但需要大量的训练数据。
我们以基于深度学习的对话状态跟踪为例,包括以下关键步骤:
数据准备:收集和标注对话数据集,包括对话历史、用户意图、槽位值等信息。对数据进行预处理,如分词、去除停用词、标准化等。
特征提取:将对话历史转换为模型可处理的特征向量,可以使用词嵌入(word embeddings)或其他文本表示方法来提取特征。
模型训练:选择一个合适的深度学习模型,如循环神经网络(RNN)或Transformer;定义损失函数,如交叉熵损失(cross-entropy loss),用于衡量模型预测的对话状态与真实状态之间的差异;使用训练数据集对模型进行训练,通过反向传播算法优化模型参数。
对话状态跟踪:在实际对话过程中,将用户的输入和先前的对话历史输入到训练好的模型中。模型根据输入的特征向量预测当前的对话状态,包括用户意图、槽位值等。
对话管理:根据预测的对话状态,使用对话管理模块来决定下一步的行动,如提问、提供信息或执行动作等。将AI Agent的回应和新的对话历史输入到模型中,继续进行下一轮的对话状态跟踪。
模型评估与优化:使用验证数据集评估模型的性能,如准确率、召回率、F1分数等。根据评估结果对模型进行优化,如调整模型结构、超参数或训练策略等。
通过以上流程,可以有效地提升对话状态跟踪的准确性和效率,使AI Agent能够更好地理解和应对多轮对话中的各种场景。
三、推理与规划
关于大模型的推理与规划,风叔此前也有过专题介绍
从最经典的ReAct模式出发,有两条发展路线,一条重规划,一条重反思。
在重规划的模式下,ReAct模式加上规划器就成为REWOO,再加上重规划器就成为Plan & Execute,再叠加计划并行执行能力就成为LLM Compiler。
正规配资平台是经过监管机构批准的合法实体,为投资者提供资金杠杆,让他们可以放大自己的交易规模。这些平台通常会对投资者进行严格的资格审查,以确保他们具备必要的风险承受能力和投资知识。
股票配资是一种金融服务,允许投资者使用杠杆资金购买股票。配资平台将提供一定比例的资金,通常为投资者的自有资金的2-5倍,以放大投资规模。
在重反思模式下,ReAct模式加上左右互搏框架就成为Basic Reflecion,边推理边执行则演变为Self-Discover,加入强化学习则演变为Reflexion,最后的LATS是推理和规划的集大成者,LATS = Tree search + ReAct + Plan&Execute + Reflexion。
这一环节,风叔就不再赘述了,感兴趣的读者可以参考风叔之前写的AI大模型实战篇系列,如《AI大模型实战篇:AI Agent设计模式 – ReAct》。
四、实现对话一致性
一致性问题主要涉及到对话内容、风格和语气的一致性,保证对话生成的一致性是多轮对话系统中的重要挑战。
对话生成的一致性同样可以通过三种方式来实现:
基于规则的生成:使用预定义的规则和模板来生成对话,确保生成的对话符合特定的风格和语气。这种方法适用于领域特定的对话系统,但灵活性较差。
基于统计的生成:使用统计语言模型(如n-gram模型、隐马尔可夫模型等)来生成对话。这些模型可以根据先前的对话内容预测下一个词的概率分布,从而生成连贯的对话。
基于深度学习的生成:使用深度学习算法,学习对话的复杂模式和上下文依赖关系,从而生成更自然和一致的对话。
我们仍然以深度学习为例,和对话状态追踪的流程相似:
数据准备:收集和标注对话数据集,确保数据集中包含一致的对话风格和语气。对数据进行预处理等。
特征提取:将对话历史转换为模型可处理的特征向量,可以使用词嵌入(word embeddings)或其他文本表示方法来提取特征。
模型训练:和对话状态追踪相似,但需要定义不同的损失函数,比如风格一致性损失、话题一致性损失。可以使用对抗性训练方法来提高模型的一致性。通过引入一个风格判别器,使生成器生成的对话难以被风格判别器识别,从而提高生成对话的风格一致性。
对话生成:在实际对话过程中,将用户的输入和先前的对话历史输入到训练好的模型中,模型根据输入的特征向量生成当前的对话回应。
通过以上流程,可以有效地保证对话生成的一致性,使AI Agent能够生成自然、连贯且符合特定风格和语气的对话。
五、对抗性问题防御
对抗性问题是指一些涉及政治、隐私、灰色等不友好的问题,比如“如何下载盗版游戏”、“如何盗取他人账号密码”等等,防御对抗性问题也是大模型必须要克服的难点。
对抗性问题的主要防御策略包括:
对抗性训练(Adversarial Training):即在模型训练的过程中就引入对抗性样本,使模型能够学习识别和处理这些恶意输入。
多模型集成(Ensemble Methods):采用多个模型的集成方法,提高对抗性攻击的鲁棒性。
隐私保护技术(Privacy-preserving Techniques):使用差分隐私等技术股票配资在哪儿,减少模型对特定输入的敏感性。