介绍
语言模型在引人入胜的对话型人工智能领域中占据重要地位，该领域涉及技术和人类之间进行自然对话。最近，一种令人瞩目的突破性进展被称为大型语言模型（LLM）引起了大家的注意。像OpenAI令人印象深刻的GPT-3一样，LLM在理解和生成类似人类文本方面表现出了异常能力。这些令人难以置信的模型已成为一种改变游戏规则的技术，尤其在创建更智能的聊天机器人和虚拟助手方面。
在本博客中，我们将探讨LLM如何为对话型人工智能做出贡献，并提供易于理解的代码示例来展示它们的潜力。让我们深入研究一下，看看LLM如何使我们的虚拟互动更具吸引力和直观性。
学习目标
- 了解大型语言模型（LLM）的概念及其在推进对话型人工智能能力方面的重要性。
- 了解LLM如何使聊天机器人和虚拟助手能够理解和生成类似人类的文本。
- 探索提示工程在指导基于LLM的聊天机器人行为中的作用。
- 认识到LLM相对于传统方法在改进聊天机器人响应方面的优势。
- 发现LLM在对话型人工智能的实际应用。
本文是作为数据科学博客马拉松的一部分发表的。
理解对话型人工智能
对话型人工智能是人工智能创新领域，专注于开发能够以自然和类似人类的方式理解和回应人类语言的技术。通过使用自然语言处理和机器学习等先进技术，对话型人工智能赋予聊天机器人、虚拟助手和其他对话系统与用户进行动态和交互式对话的能力。这些智能系统可以理解用户的查询，提供相关信息，回答问题，甚至执行复杂任务。
对话型人工智能已经在客户服务、医疗保健、教育和娱乐等各个领域得到应用，彻底改变了人类与技术互动的方式，为更具共情和个性化的人机交互打开了新的前沿。
语言模型的演进：从基于规则的聊天机器人到LLM
在不久的过去，与聊天机器人和虚拟助手的互动往往感觉呆板和令人沮丧。这些基于规则的系统遵循严格预定义的脚本，依靠开发人员编程的特定关键字和响应。同时，它们提供了回答常见问题等基本功能。由于它们缺乏上下文理解，对话感觉僵硬和有限。
基于规则的聊天机器人时代
语言模型的历程始于基于规则的聊天机器人。这些早期聊天机器人基于预定义的规则和模式运行，依靠开发人员编程的特定关键字和响应。与此同时，它们提供了回答常见问题等基本功能。由于它们缺乏上下文理解，对话感觉僵硬和有限。
统计语言模型的兴起
随着技术的进步，统计语言模型进入了舞台。这些模型利用统计算法分析大量的文本数据集，并从数据中学习模式。采用这种方法，聊天机器人可以处理更广泛的输入范围，并提供稍微更具上下文相关的响应。然而，它们仍然难以捕捉人类语言的复杂性，经常导致不自然和脱节的响应。
基于Transformer模型的兴起
真正的突破发生在基于Transformer模型的出现时，尤其是革命性的GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列。第三代GPT-3代表了对话型人工智能的一次重大变革。GPT-3在大量互联网文本的预训练基础上，利用深度学习和注意力机制的威力，使其能够理解上下文、语法、语法甚至类似人类的情感。
理解大型语言模型
具有复杂神经网络的LLM，由开创性的GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）领导，引发了机器理解和处理人类语言方式的巨大变革。这些语言模型具有数百万甚至数十亿个参数，已超越传统自然语言处理（NLP）的限制，开启了全新的可能性。
LLM架构
大型语言模型（LLM）架构基于Transformer模型，该模型在2017年由Vaswani等人在论文“Attention is All You Need”中提出。由于其并行处理能力和对文本中长距离依赖关系的高效处理能力，Transformer架构对自然语言处理任务产生了革命性的影响。
LLM架构的关键组成部分
LLM架构的关键组成部分如下：
- 编码器-解码器结构：LLM架构由两个主要部分组成——编码器和解码器。编码器接收输入文本并处理它，生成能够捕捉文本含义和上下文的表示。解码器使用这些表示来生成输出文本。
- 自注意力机制：自注意力机制是Transformer模型的核心。它允许模型在处理每个词时权衡句子中不同词的重要性。模型可以通过关注相关术语并赋予它们更高的权重来专注于最关键的信息，从而更好地理解上下文。
- 多头注意力：Transformer采用多个自注意力层，每个层称为一个“头”。多头注意力允许模型捕捉文本的不同方面，并学习词之间的多样关系。它增强了模型处理不同视角下的信息的能力，从而提高了性能。
- 前馈神经网络：在自注意力层之后，Transformer还包括前馈神经网络，进一步处理注意力机制生成的表示。这些神经网络增加了模型的深度，使其能够学习数据中的复杂模式和关系。
- 位置编码：由于Transformer没有词序的内在意识，引入位置编码来传达输入序列中单词的位置。这使得模型能够理解文本的顺序性，这对于语言理解任务至关重要。
- 层归一化和残差连接：LLM使用层归一化和残差连接来稳定和加速训练过程。残差连接促进信息在各层之间的流动，而层归一化有助于归一化激活，从而实现更稳定和高效的训练。
释放大型语言模型的多功能性
当大型语言模型在各种与语言相关的任务中经受考验时，其真正的能力得以展现。从看似简单的文本补全任务到高度复杂的机器翻译等挑战，GPT-3及其同类已经证明了自己的实力。
1. 文本补全
想象一种情景，模型被给予一个不完整的句子，其任务是填充缺失的单词。由于在预训练过程中积累的知识，LLM可以预测最可能无缝适合给定上下文的单词。
下面定义了一个名为“complete_text”的Python函数，它使用OpenAI API和GPT-3语言模型来完成文本补全。该函数接收一个文本提示作为输入，并根据上下文和指定的参数生成一个补全，简洁地利用GPT-3进行文本生成任务。
def complete_text(prompt, max_tokens=50, temperature=0.7):
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=prompt,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
n=1,
)
return response.choices[0].text.strip()
# 示例用法
text_prompt = "从前，在一个遥远的国度，有一个勇敢的骑士"
completed_text = complete_text(text_prompt)
print("完成的文本:", completed_text)2. 问答
LLM的理解上下文的能力在这里发挥作用。模型分析问题和提供的上下文，生成准确和相关的答案。这具有深远的影响，有可能彻底改变客户支持、教育工具和信息检索等领域。
下面定义了一个名为“ask_question”的Python函数，它使用OpenAI API和GPT-3进行问答。它接收一个问题和一个上下文作为输入，基于上下文生成一个答案，并返回响应，展示了如何利用GPT-3进行问答任务。
def ask_question(question, context):
response = openai.Completion.create(
model="text-davinci-002",
question=question,
documents=[context],
examples_context=context,
max_tokens=150,
)
return response['answers'][0]['text'].strip()
# 示例用法
context = "对话式人工智能已经彻底改变了人类与技术的互动方式。"
question = "什么改变了人类的互动方式？"
answer = ask_question(question, context)
print("答案:", answer)3. 翻译
LLMs对上下文意义的理解使它们能够准确地进行语言翻译。它们能够把握不同语言的细微差别，确保更自然和符合语境的翻译。
这里定义了一个名为“translate_text”的Python函数，它利用OpenAI API和GPT-3来执行文本翻译。它接受一个文本输入和一个目标语言作为参数，根据提供的上下文生成翻译文本，并返回结果，展示了如何利用GPT-3进行语言翻译任务。
def translate_text(text, target_language="es"):
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=f"将以下英文文本翻译为{target_language}：'{text}'",
max_tokens=150,
)
return response.choices[0].text.strip()
# 示例用法
source_text = "你好，你好吗？"
translated_text = translate_text(source_text, target_language="es")
print("翻译文本：", translated_text)4. 语言生成
LLM最令人惊叹的能力之一是生成连贯而与语境相关的文本。该模型可以成为各种应用的多才多艺和有价值的伙伴，从编写创意故事到开发代码片段。
提供的代码定义了一个名为“generate_language”的Python函数，它使用OpenAI API和GPT-3进行语言生成。通过接受一个提示作为输入，该过程根据上下文和指定的参数生成语言输出，展示了如何利用GPT-3进行创意文本生成任务。
def generate_language(prompt, max_tokens=100, temperature=0.7):
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=prompt,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
n=1,
)
return response.choices[0].text.strip()
# 示例用法
language_prompt = "给我讲一个关于一个神奇王国的故事"
generated_language = generate_language(language_prompt)
print("生成的语言：", generated_language)LLM的例子
在自然语言处理和对话人工智能领域，有许多大型语言模型（LLMs）产生了重大影响。其中一些是：
1. GPT-3，生成式预训练变压器3
GPT-3由OpenAI开发，是一种著名而有影响力的LLM之一。它具有1750亿个参数，可以执行各种语言任务，包括翻译、问答、文本补全和创意写作。GPT-3因其能够生成高度连贯和与语境相关的回答而受到欢迎，成为对话人工智能领域的重要里程碑。
2. BERT，双向编码器从变压器中获取表示
BERT由Google AI开发，是另一个具有重要影响的LLM，它在自然语言理解方面带来了重大进展。BERT引入了双向训练的概念，使模型能够考虑一个词的左右上下文，从而更深入地理解语言语义。
3. RoBERTa，一种经过优化的BERT预训练方法
RoBERTa由Facebook AI开发，它是BERT的优化版本，通过改进训练过程来提高性能。通过在更大的数据集上进行更多的训练步骤，它实现了更好的结果。
4. T5，文本到文本的转换器
T5是由Google AI开发的一种多功能LLM，它将所有自然语言任务都视为文本生成任务。通过将任务一致地视为文本生成任务，它能够在各个领域产生一致而令人印象深刻的结果。
5. BART，双向和自回归变压器
BART由Facebook AI开发，它结合了双向和自回归方法的优势，通过去噪自编码器进行预训练。它在文本生成和文本摘要等各种任务中表现出色。
利用LLMs增强对话人工智能
LLM（大型语言模型）显著增强了对话式人工智能系统，使得聊天机器人和虚拟助手能够与用户进行更自然、有上下文意识和有意义的对话。与传统的基于规则的聊天机器人不同，由LLM驱动的机器人可以适应各种用户输入，理解细微差别，并提供相关的回答。这导致了更个性化和愉快的用户体验。
传统聊天机器人的局限性
过去，与聊天机器人的互动往往感觉像是在与一个预先编程的机器交谈。这些基于规则的机器人依赖于严格的命令和预定义的回答，无法适应人类语言的微妙差别。用户经常遇到死胡同，由于机器人无法理解他们的问题而感到沮丧，并最终对这种体验不满意。
LLM的进入 – 改变游戏规则
大型语言模型（如GPT-3）已成为对话式人工智能领域的改变者。这些先进的人工智能模型在互联网上的大量文本数据上进行了训练，使它们精通语言模式、语法、上下文甚至人类一样的情感。
上下文理解的力量
与它们的前身不同，由LLM驱动的聊天机器人和虚拟助手可以在对话中保持上下文。它们记住用户的输入、之前的问题和回答，从而实现更有吸引力和连贯性的交互。这种上下文理解使得由LLM驱动的机器人能够恰当地回应并提供更有见地的答案，从而在对话中形成连续性和自然流畅感。
适应用户细微差别
LLM具有理解人类语言细微差别（包括同义词、习语和口语）的能力。这种适应性使它们能够处理各种用户输入，无论他们如何提出问题。因此，用户不再需要依赖特定的关键词或遵循严格的语法，使得交互更加自然和轻松。
利用LLM进行对话式人工智能
将LLM集成到对话式人工智能系统中，为创建智能聊天机器人和虚拟助手开辟了新的可能性。以下是在这个上下文中使用LLM的一些关键优势：
1. 上下文理解
LLM擅长理解对话的上下文。它们可以考虑整个对话历史以提供相关和连贯的回答。这种上下文意识使得聊天机器人更加人类化和吸引人。
2. 改进的自然语言理解
传统的聊天机器人依赖基于规则或基于关键词的方法进行自然语言理解。而LLM可以处理更复杂的用户查询，并适应不同的写作风格，从而产生更准确和灵活的回答。
3. 语言灵活性
LLM可以无缝处理多种语言。这对于构建面向不同语言背景的用户的聊天机器人来说是一个重要优势。
4. 持续学习
LLM可以根据特定数据集进行微调，使其能够持续改进并适应特定领域或用户需求。
代码实现：使用GPT-3构建简单的聊天机器人
在这个示例中，我们将使用OpenAI的GPT-3模型来构建一个简单的Python聊天机器人。要参与进来，请确保您安装了OpenAI Python包并拥有GPT-3的API密钥。
安装和导入必要的库。
# 如果尚未安装openai包，请安装
# pip install openai
import openai
# 设置您的OpenAI API密钥
api_key = "YOUR_OPENAI_API_KEY"
openai.api_key = api_key获取聊天响应
这利用OpenAI API与GPT-3语言模型进行交互。我们使用的是text-davinci-003模型。诸如’engine’、’max_tokens’和’temperature’之类的参数控制响应的行为和长度，该函数将生成的响应作为文本字符串返回。
def get_chat_response(prompt):
try:
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-003",
prompt=prompt,
max_tokens=150, # 根据需要调整响应长度
temperature=0.7, # 控制响应的随机性
n=1, # 生成的响应数量
)
return response.choices[0].text.strip()
except Exception as e:
return f"错误：{str(e)}"显示响应
# 主循环
print("Chatbot: 你好！今天我能帮你做什么？")
while True:
user_input = input("你: ")
if user_input.lower() in ["exit", "quit", "bye"]:
print("Chatbot: 再见！")
break
chat_prompt = f'用户: {user_input}\nChatbot:'
response = get_chat_response(chat_prompt)
print("Chatbot:", response)虽然只需要几行代码即可使用LLMs创建一个对话型AI，但是有效的提示工程对于构建能够产生准确、相关和具有共鸣的回应的聊天机器人和虚拟助手至关重要，从而提升了在对话型AI应用中的整体用户体验。
为特定目的的聊天机器人设计专门的提示
在对话型AI中的提示工程是通过构建引人入胜且有上下文相关的输入，来指导语言模型在对话过程中的行为的一门艺术。通过在提示中提供具体的指令、上下文或约束条件，提示工程旨在引出语言模型所期望的回应。在这里，我们将使用GPT-3.5-turbo来构建一个充当面试官的聊天机器人。
定义所需的函数
基于一系列消息，此函数使用OpenAI API生成完整的回应。使用参数temperature为0.7。
def get_completion_from_messages(messages, model="gpt-3.5-turbo", temperature=0.7):
response = openai.ChatCompletion.create(
model=model,
messages=messages,
temperature=temperature, # 这是模型输出的随机程度
)
return response.choices[0].message["content"]
为了创建一个简单直观的GUI，我们将使用Python的Panel库。一个基于Panel的GUI的collect_messages函数会收集用户输入，从助手那里生成语言模型的回应，并更新对话的显示。
def collect_messages(_):
prompt = inp.value_input
inp.value = ''
context.append({'role':'user', 'content':f"{prompt}"})
response = get_completion_from_messages(context)
context.append({'role':'assistant', 'content':f"{response}"})
panels.append(
pn.Row('用户:', pn.pane.Markdown(prompt, width=600)))
panels.append(
pn.Row('助手:', pn.pane.Markdown(response, width=600,
style={'background-color': '#F6F6F6'})))
return pn.Column(*panels)
将提示作为上下文
提示被提供在context变量中，它是一个包含字典的列表。字典中包含了与面试代理相关的系统角色和内容的信息。内容描述了作为面试官的机器人应该做什么。
import panel as pn # GUI
pn.extension()
panels = [] # 收集显示
context = [ {'role':'system', 'content':"""
我希望你充当一个名为Tom的面试代理，
代表一个AI服务公司进行面试。
你是面试官，只问与人工智能相关的问题。
一次只问一个问题。
"""} ] 显示仪表盘
该代码创建了一个基于Panel的仪表盘，其中包含一个输入小部件和一个开始对话的按钮。当按钮点击时，将激活“collect_messages”功能，处理用户输入并更新对话面板。
inp = pn.widgets.TextInput(value="Hi", placeholder='在此输入文本...')
button_conversation = pn.widgets.Button(name="聊天！")
interactive_conversation = pn.bind(collect_messages, button_conversation)
dashboard = pn.Column(
inp,
pn.Row(button_conversation),
pn.panel(interactive_conversation, loading_indicator=True, height=300),
)
dashboard输出
对话型AI中LLMs的挑战和限制
大型语言模型（LLMs）无疑改变了对话型AI，将聊天机器人和虚拟助手的能力提升到了新的高度。然而，与任何强大的技术一样，LLMs也面临着挑战和限制。
- 训练数据中的偏见：LLMs 可能会无意中继承大量训练数据中的偏见，导致 AI 生成的回应延续刻板印象或展现歧视行为。负责任的 AI 开发需要识别和减少这些偏见，以确保公平和无偏的用户互动。
- 伦理关切：LLMs 的强大能力也引发了伦理关切，因为它们可以被滥用来生成错误信息或深度伪造内容，破坏公众信任并造成伤害。通过实施安全防护、内容验证机制和用户身份认证，可以防止恶意使用并确保道德的 AI 部署。
- 生成虚假或误导性信息：LLMs 有时可能会生成听起来合理但事实不准确的回应。为了减轻这种风险，开发者应该整合事实核查机制并利用外部数据源验证 AI 生成信息的准确性。
- 上下文理解限制：虽然 LLMs 擅长理解上下文，但在面对模糊或措辞不清的查询时可能会出现困难，导致回应与问题无关。持续优化模型的训练数据并调整其能力可以增强上下文理解能力，提高用户满意度。
负责任地开发和部署基于 LLM 的对话 AI 对于有效应对挑战至关重要。通过透明地说明限制，遵循伦理准则，并积极完善技术，我们可以充分发挥 LLMs 的潜力，同时确保用户体验积极可靠。
结论
大型语言模型在对话 AI 中的影响是不可否认的，它改变了我们与技术互动的方式，重新塑造了企业和个人与虚拟助手和聊天机器人之间的沟通方式。随着 LLMs 的发展和解决现有的挑战，我们期待更加复杂、具备上下文感知和具有共情能力的 AI 系统来丰富我们的日常生活并帮助企业提供更好的客户体验。
然而，负责任地开发和部署基于 LLM 的对话 AI 仍然至关重要，以确保道德使用并减轻潜在风险。LLMs 在对话 AI 中的旅程才刚刚开始，可能性是无限的。
要点：
- 大型语言模型（LLMs）如 GPT-3 在对话 AI 中引领了一场革命，使得聊天机器人和虚拟助手能够理解和生成类似人类的文本，从而实现更加有吸引力和智能化的互动。
- 在使用 LLMs 时，有效且及时的工程工作至关重要。精心设计的提示语可以引导语言模型的行为，并产生与上下文相关的对话回应。
- 在对话 AI 中，以 LLMs 为核心开启了各个领域的无限可能性，从客户服务到教育，带来了自然和有共情力的人机交互的新时代。
常见问题（FAQ）
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