นอกเหนือจากเครื่องมือค้นหา: การเพิ่มขึ้นของตัวแทนการท่องเว็บที่ขับเคลื่อนด้วย LLM

ในปีที่ผ่านมา, การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ได้ผ่านการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญด้วยการเกิดขึ้นของ โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) กดไลก์ GPT-3 ของ OpenAI และ BERT . ของ Google- โมเดลเหล่านี้มีลักษณะเฉพาะด้วยพารามิเตอร์จำนวนมากและการฝึกอบรมเกี่ยวกับคลังข้อความที่กว้างขวาง บ่งบอกถึงความก้าวหน้าทางนวัตกรรมในความสามารถของ NLP นอกเหนือจากเสิร์ชเอ็นจิ้นแบบดั้งเดิม โมเดลเหล่านี้แสดงถึงยุคใหม่ของเอเจนต์การท่องเว็บอัจฉริยะที่นอกเหนือไปจากการค้นหาคำหลักธรรมดา พวกเขาดึงดูดผู้ใช้ในการโต้ตอบด้วยภาษาธรรมชาติและให้ความช่วยเหลือส่วนบุคคลและเกี่ยวข้องกับบริบทตลอดประสบการณ์ออนไลน์ของพวกเขา

เอเจนต์การท่องเว็บมักถูกใช้เพื่อดึงข้อมูลผ่านการค้นหาคำสำคัญ อย่างไรก็ตาม ด้วยการบูรณาการ LLM เจ้าหน้าที่เหล่านี้กำลังพัฒนาไปสู่คู่สนทนาที่มีความเข้าใจภาษาขั้นสูงและความสามารถในการสร้างข้อความ ด้วยการใช้ข้อมูลการฝึกอบรมที่ครอบคลุม เจ้าหน้าที่ที่ใช้ LLM จึงเข้าใจรูปแบบภาษา ข้อมูล และความแตกต่างทางบริบทอย่างลึกซึ้ง ช่วยให้พวกเขาสามารถตีความคำถามของผู้ใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และสร้างคำตอบที่เลียนแบบการสนทนาเหมือนมนุษย์ โดยเสนอความช่วยเหลือที่ปรับให้เหมาะสมตามความต้องการและบริบทของแต่ละบุคคล

ทำความเข้าใจกับตัวแทนที่ใช้ LLM และสถาปัตยกรรมของพวกเขา

ตัวแทนที่ใช้ LLM ปรับปรุงการโต้ตอบด้วยภาษาธรรมชาติในระหว่างการค้นหาเว็บ ตัวอย่างเช่น ผู้ใช้สามารถถามเครื่องมือค้นหาว่า "เส้นทางเดินป่าที่ดีที่สุดใกล้ฉันคืออะไร" ตัวแทนจาก LLM มีส่วนร่วมในการแลกเปลี่ยนการสนทนาเพื่อชี้แจงความต้องการ เช่น ระดับความยาก วิวทิวทัศน์ หรือเส้นทางที่เป็นมิตรกับสัตว์เลี้ยง โดยให้คำแนะนำส่วนบุคคลตามสถานที่และความสนใจเฉพาะ

LLM ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าเกี่ยวกับแหล่งข้อความที่หลากหลายเพื่อรวบรวมความหมายทางภาษาที่ซับซ้อนและความรู้ระดับโลก มีบทบาทสำคัญในตัวแทนการท่องเว็บที่ใช้ LLM การฝึกอบรมล่วงหน้าที่กว้างขวางนี้ช่วยให้ LLM มีความเข้าใจภาษาในวงกว้าง ช่วยให้สามารถสรุปข้อมูลทั่วไปได้อย่างมีประสิทธิภาพและปรับตัวเข้ากับงานและบริบทที่แตกต่างกันแบบไดนามิก สถาปัตยกรรมของเอเจนต์การเรียกดูเว็บที่ใช้ LLM ได้รับการออกแบบมาเพื่อปรับความสามารถของโมเดลภาษาที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าให้เหมาะสมอย่างมีประสิทธิภาพ

สถาปัตยกรรมของเอเจนต์ที่ใช้ LLM ประกอบด้วยโมดูลต่อไปนี้

สมอง (LLM Core)

หัวใจหลักของตัวแทนที่ใช้ LLM ทุกคนอยู่ที่สมอง ซึ่งโดยทั่วไปจะแสดงด้วยโมเดลภาษาที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า เช่น GPT-3 หรือ BERT องค์ประกอบนี้สามารถเข้าใจสิ่งที่ผู้คนพูดและสร้างคำตอบที่เกี่ยวข้องได้ โดยจะวิเคราะห์คำถามของผู้ใช้ แยกความหมาย และสร้างคำตอบที่สอดคล้องกัน

สิ่งที่ทำให้สมองนี้มีความพิเศษคือรากฐานในการเรียนรู้แบบถ่ายทอด ในระหว่างการฝึกอบรมก่อนการฝึกอบรม จะได้เรียนรู้มากมายเกี่ยวกับภาษาจากข้อมูลข้อความที่หลากหลาย รวมถึงไวยากรณ์ ข้อเท็จจริง และวิธีที่คำต่างๆ เข้ากันได้ ความรู้นี้เป็นจุดเริ่มต้นสำหรับ ปรับจูน รูปแบบในการจัดการงานหรือโดเมนเฉพาะ

โมดูลการรับรู้

โมดูลการรับรู้ในตัวแทนที่ใช้ LLM นั้นเหมือนกับประสาทสัมผัสที่มนุษย์มี ช่วยให้ตัวแทนตระหนักถึงสภาพแวดล้อมทางดิจิทัล โมดูลนี้ช่วยให้ตัวแทนเข้าใจเนื้อหาเว็บโดยดูที่โครงสร้าง ดึงข้อมูลสำคัญออกมา และระบุส่วนหัว ย่อหน้า และรูปภาพ

การใช้ กลไกความสนใจตัวแทนสามารถมุ่งเน้นไปที่รายละเอียดที่เกี่ยวข้องมากที่สุดจากข้อมูลออนไลน์อันกว้างใหญ่ นอกจากนี้ โมดูลการรับรู้ยังมีความสามารถในการทำความเข้าใจคำถามของผู้ใช้ พิจารณาบริบท เจตนา และวิธีการต่างๆ ในการถามสิ่งเดียวกัน ช่วยให้แน่ใจว่าตัวแทนจะรักษาความต่อเนื่องของการสนทนา โดยปรับให้เข้ากับบริบทที่เปลี่ยนแปลงเมื่อมีการโต้ตอบกับผู้ใช้เมื่อเวลาผ่านไป

โมดูลการดำเนินการ

โมดูลการดำเนินการเป็นศูนย์กลางในการตัดสินใจภายในตัวแทนที่ใช้ LLM มีหน้าที่รับผิดชอบในการสร้างสมดุลระหว่างการสำรวจ (การค้นหาข้อมูลใหม่) และการแสวงหาผลประโยชน์ (โดยใช้ความรู้ที่มีอยู่เพื่อให้คำตอบที่ถูกต้อง)

ในขั้นตอนการสำรวจ เจ้าหน้าที่จะนำทางผ่านผลการค้นหา ติดตามไฮเปอร์ลิงก์ และค้นพบเนื้อหาใหม่เพื่อขยายความเข้าใจ ในทางตรงกันข้าม ในระหว่างการหาประโยชน์ จะใช้ความเข้าใจทางภาษาของสมองเพื่อสร้างคำตอบที่แม่นยำและเกี่ยวข้องซึ่งปรับให้เหมาะกับคำถามของผู้ใช้ โมดูลนี้จะพิจารณาปัจจัยต่างๆ รวมถึงความพึงพอใจของผู้ใช้ ความเกี่ยวข้อง และความชัดเจน เมื่อสร้างการตอบสนองเพื่อให้แน่ใจว่าได้รับประสบการณ์การโต้ตอบที่มีประสิทธิภาพ

การประยุกต์ใช้ตัวแทนที่ใช้ LLM

ตัวแทนที่ใช้ LLM มีแอปพลิเคชันที่หลากหลายในรูปแบบเอนทิตีแบบสแตนด์อโลนและภายในเครือข่ายการทำงานร่วมกัน

สถานการณ์ตัวแทนเดี่ยว

ในสถานการณ์ตัวแทนเดี่ยว ตัวแทนที่ใช้ LLM ได้เปลี่ยนแปลงแง่มุมต่างๆ ของการโต้ตอบทางดิจิทัล:

ตัวแทนที่ใช้ LLM เปลี่ยนแปลงการค้นหาเว็บโดยทำให้ผู้ใช้สามารถถามคำถามที่ซับซ้อนและรับผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องตามบริบท ความเข้าใจภาษาธรรมชาติของพวกเขาช่วยลดความจำเป็นในการสืบค้นตามคำหลักและปรับให้เข้ากับการตั้งค่าของผู้ใช้เมื่อเวลาผ่านไป ปรับแต่งและปรับแต่งผลการค้นหาในแบบของคุณ

ตัวแทนเหล่านี้ยังมีอำนาจอีกด้วย ระบบแนะนำ โดยการวิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้ ความชอบ และข้อมูลประวัติเพื่อแนะนำเนื้อหาส่วนบุคคล แพลตฟอร์มเช่น Netflix จ้าง LLM เพื่อให้คำแนะนำเนื้อหาส่วนบุคคล ด้วยการวิเคราะห์ประวัติการดู การตั้งค่าประเภท และบริบท เช่น ช่วงเวลาของวันหรืออารมณ์ เจ้าหน้าที่ที่ใช้ LLM จะดูแลจัดการประสบการณ์การรับชมที่ราบรื่น ส่งผลให้ผู้ใช้มีส่วนร่วมและพึงพอใจมากขึ้น โดยผู้ใช้เปลี่ยนจากรายการหนึ่งไปยังรายการถัดไปได้อย่างราบรื่นตามคำแนะนำที่ขับเคลื่อนโดย LLM

ยิ่งไปกว่านั้น อิง LLM chatbots และ ผู้ช่วยเสมือน สนทนากับผู้ใช้ในภาษาที่เหมือนมนุษย์ จัดการกับงานต่างๆ ตั้งแต่การตั้งค่าการแจ้งเตือนไปจนถึงการให้การสนับสนุนทางอารมณ์ อย่างไรก็ตาม การรักษาความสอดคล้องและบริบทในระหว่างการสนทนาที่ขยายออกไปยังคงเป็นเรื่องที่ท้าทาย

สถานการณ์หลายตัวแทน

ในสถานการณ์ที่มีหลายตัวแทน ตัวแทนที่ใช้ LLM จะทำงานร่วมกันเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ดิจิทัล:

ในสถานการณ์ที่มีหลายตัวแทน ตัวแทนที่ใช้ LLM จะทำงานร่วมกันเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ดิจิทัลในโดเมนต่างๆ ตัวแทนเหล่านี้เชี่ยวชาญด้านภาพยนตร์ หนังสือ การท่องเที่ยว และอื่นๆ โดยการทำงานร่วมกัน พวกเขาปรับปรุงคำแนะนำผ่านการกรองร่วมกัน แลกเปลี่ยนข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกเพื่อรับประโยชน์จากภูมิปัญญาส่วนรวม

ตัวแทนที่ใช้ LLM มีบทบาทสำคัญในการดึงข้อมูลในสภาพแวดล้อมเว็บที่มีการกระจายอำนาจ พวกเขาทำงานร่วมกันโดยการรวบรวมข้อมูลเว็บไซต์ จัดทำดัชนีเนื้อหา และแบ่งปันสิ่งที่ค้นพบ วิธีการกระจายอำนาจนี้ช่วยลดการพึ่งพาเซิร์ฟเวอร์กลาง เพิ่มความเป็นส่วนตัวและประสิทธิภาพในการดึงข้อมูลจากเว็บ นอกจากนี้ ตัวแทนที่ใช้ LLM ยังช่วยเหลือผู้ใช้ในงานต่างๆ รวมถึงการร่างอีเมล กำหนดการประชุม และการให้คำแนะนำทางการแพทย์ที่จำกัด

ข้อพิจารณาด้านจริยธรรม

ข้อพิจารณาด้านจริยธรรมเกี่ยวกับตัวแทนที่ใช้ LLM ก่อให้เกิดความท้าทายที่สำคัญและจำเป็นต้องได้รับการดูแลเอาใจใส่อย่างระมัดระวัง ข้อควรพิจารณาบางประการมีการเน้นสั้นๆ ไว้ด้านล่าง:

LLM สืบทอดอคติที่มีอยู่ในข้อมูลการฝึกอบรม ซึ่งอาจเพิ่มการเลือกปฏิบัติและเป็นอันตรายต่อกลุ่มชายขอบ นอกจากนี้ เนื่องจาก LLM กลายเป็นส่วนสำคัญในชีวิตดิจิทัลของเรา การปรับใช้อย่างมีความรับผิดชอบจึงเป็นสิ่งสำคัญ ต้องตอบคำถามด้านจริยธรรม รวมถึงวิธีป้องกันการใช้ LLM ในทางที่ผิด สิ่งที่ควรมีการป้องกันเพื่อปกป้องความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ และวิธีตรวจสอบให้แน่ใจว่า LLM จะไม่ขยายเรื่องราวที่เป็นอันตราย การจัดการกับข้อพิจารณาด้านจริยธรรมเหล่านี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการบูรณาการตัวแทนที่ใช้ LLM เข้ากับสังคมของเราอย่างมีจริยธรรมและน่าเชื่อถือ ในขณะเดียวกันก็รักษาหลักการทางจริยธรรมและค่านิยมทางสังคม

ความท้าทายหลักและปัญหาเปิด

ตัวแทนที่ใช้ LLM แม้จะทรงพลัง แต่ก็สามารถต่อสู้กับความท้าทายและความซับซ้อนทางจริยธรรมหลายประการ ต่อไปนี้เป็นประเด็นสำคัญที่น่ากังวล:

ความโปร่งใสและการอธิบายได้

หนึ่งในความท้าทายหลักสำหรับตัวแทนที่ใช้ LLM คือความต้องการความโปร่งใสและคำอธิบายที่มากขึ้นในกระบวนการตัดสินใจ LLM ทำงานเหมือนกล่องดำ และการทำความเข้าใจว่าเหตุใดจึงสร้างการตอบสนองที่เฉพาะเจาะจงนั้นเป็นสิ่งที่ท้าทาย นักวิจัยกำลังทำงานอย่างแข็งขันเกี่ยวกับเทคนิคต่างๆ เพื่อแก้ไขปัญหานี้โดยการแสดงภาพรูปแบบความสนใจ ระบุสัญญาณที่มีอิทธิพล และเปิดเผยอคติที่ซ่อนอยู่เพื่อทำให้ LLM เข้าใจได้ง่ายขึ้น และทำให้การทำงานภายในของพวกเขาสามารถตีความได้มากขึ้น

ปรับสมดุลความซับซ้อนของโมเดลและการตีความได้

การสร้างสมดุลระหว่างความซับซ้อนและความสามารถในการตีความของ LLM ถือเป็นความท้าทายอีกประการหนึ่ง สถาปัตยกรรมประสาทเหล่านี้มีพารามิเตอร์นับล้าน ซึ่งทำให้เป็นระบบที่ซับซ้อน ดังนั้นจึงจำเป็นต้องมีความพยายามในการลดความซับซ้อนของ LLM เพื่อความเข้าใจของมนุษย์โดยไม่กระทบต่อประสิทธิภาพการทำงาน

บรรทัดด้านล่าง

โดยสรุป การเพิ่มขึ้นของเอเจนต์การท่องเว็บที่ใช้ LLM แสดงให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในวิธีที่เราโต้ตอบกับข้อมูลดิจิทัล ตัวแทนเหล่านี้ขับเคลื่อนโดยโมเดลภาษาขั้นสูง เช่น GPT-3 และ BERT นำเสนอประสบการณ์เฉพาะบุคคลและเกี่ยวข้องกับบริบท นอกเหนือจากการค้นหาตามคำหลักแบบดั้งเดิม ตัวแทนที่ใช้ LLM แปลงการท่องเว็บให้เป็นเครื่องมือที่ใช้งานง่ายและชาญฉลาดโดยใช้ประโยชน์จากความรู้ที่มีอยู่มากมายและกรอบงานการรับรู้ที่ซับซ้อน

อย่างไรก็ตาม ความท้าทายต่างๆ เช่น ความโปร่งใส ความซับซ้อนของโมเดล และการพิจารณาด้านจริยธรรม จะต้องได้รับการแก้ไข เพื่อให้มั่นใจว่าการใช้งานอย่างมีความรับผิดชอบ และเพิ่มศักยภาพของเทคโนโลยีการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ให้สูงสุด