Ngoài các công cụ tìm kiếm: Sự trỗi dậy của các tác nhân duyệt web được hỗ trợ bởi LLM

Trong những năm gần đây, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đã trải qua một sự thay đổi quan trọng với sự xuất hiện của Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) Lượt thích GPT-3 của OpenAI và BERT của Google. Những mô hình này, được đặc trưng bởi số lượng lớn các tham số và đào tạo về kho văn bản mở rộng, biểu thị một tiến bộ đổi mới về khả năng NLP. Ngoài các công cụ tìm kiếm truyền thống, những mô hình này đại diện cho một kỷ nguyên mới của các tác nhân duyệt Web thông minh vượt xa các tìm kiếm từ khóa đơn giản. Họ thu hút người dùng tương tác bằng ngôn ngữ tự nhiên và cung cấp hỗ trợ được cá nhân hóa, phù hợp với ngữ cảnh trong suốt trải nghiệm trực tuyến của họ.

Các tác nhân duyệt web theo truyền thống được sử dụng để truy xuất thông tin thông qua tìm kiếm từ khóa. Tuy nhiên, với việc tích hợp LLM, các tác nhân này đang phát triển thành những người bạn đồng hành đàm thoại với khả năng hiểu ngôn ngữ và tạo văn bản nâng cao. Bằng cách sử dụng dữ liệu đào tạo sâu rộng của mình, các nhân viên dựa trên LLM hiểu sâu sắc các mẫu ngôn ngữ, thông tin và sắc thái ngữ cảnh. Điều này cho phép họ diễn giải các truy vấn của người dùng một cách hiệu quả và tạo ra các phản hồi bắt chước cuộc trò chuyện giống con người, cung cấp hỗ trợ phù hợp dựa trên sở thích và bối cảnh của từng cá nhân.

Hiểu các tác nhân dựa trên LLM và kiến ​​trúc của chúng

Các tác nhân dựa trên LLM tăng cường tương tác ngôn ngữ tự nhiên trong quá trình tìm kiếm trên web. Ví dụ: người dùng có thể hỏi công cụ tìm kiếm: “Con đường đi bộ đường dài tốt nhất gần tôi là gì?” Các nhân viên dựa trên LLM tham gia trao đổi trò chuyện để làm rõ các sở thích như mức độ khó, khung cảnh đẹp hoặc những con đường thân thiện với vật nuôi, cung cấp các đề xuất được cá nhân hóa dựa trên vị trí và sở thích cụ thể.

LLM, được đào tạo trước về các nguồn văn bản đa dạng để nắm bắt ngữ nghĩa ngôn ngữ phức tạp và kiến ​​thức thế giới, đóng một vai trò quan trọng trong các tác nhân duyệt web dựa trên LLM. Việc đào tạo trước sâu rộng này cho phép LLM hiểu biết rộng về ngôn ngữ, cho phép khái quát hóa hiệu quả và thích ứng linh hoạt với các nhiệm vụ và bối cảnh khác nhau. Kiến trúc của các tác nhân duyệt web dựa trên LLM được thiết kế để tối ưu hóa khả năng của các mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước một cách hiệu quả.

Kiến trúc của các tác nhân dựa trên LLM bao gồm các mô-đun sau.

Bộ não (Lõi LLM)

Cốt lõi của mọi tác nhân dựa trên LLM nằm ở bộ não của nó, thường được biểu thị bằng mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước như GPT-3 hoặc BERT. Thành phần này có thể hiểu những gì mọi người nói và tạo ra những phản hồi phù hợp. Nó phân tích các câu hỏi của người dùng, rút ​​ra ý nghĩa và xây dựng các câu trả lời mạch lạc.

Điều làm cho bộ não này trở nên đặc biệt là nền tảng của nó trong học tập chuyển tiếp. Trong quá trình đào tạo trước, nó học được nhiều điều về ngôn ngữ từ dữ liệu văn bản đa dạng, bao gồm ngữ pháp, sự kiện và cách các từ khớp với nhau. Kiến thức này là điểm khởi đầu cho tinh chỉnh mô hình để xử lý các nhiệm vụ hoặc lĩnh vực cụ thể.

Mô-đun nhận thức

Mô-đun nhận thức trong tác nhân dựa trên LLM giống như các giác quan mà con người có. Nó giúp đại lý nhận thức được môi trường kỹ thuật số của nó. Mô-đun này cho phép tác nhân hiểu nội dung Web bằng cách xem cấu trúc của nó, lấy ra thông tin quan trọng và xác định các tiêu đề, đoạn văn và hình ảnh.

Sử dụng cơ chế chú ý, nhân viên có thể tập trung vào các chi tiết phù hợp nhất từ ​​dữ liệu trực tuyến rộng lớn. Hơn nữa, mô-đun nhận thức có khả năng hiểu các câu hỏi của người dùng, xem xét bối cảnh, mục đích và các cách khác nhau để hỏi cùng một điều. Nó đảm bảo rằng tác nhân duy trì tính liên tục của cuộc trò chuyện, thích ứng với các bối cảnh thay đổi khi nó tương tác với người dùng theo thời gian.

Mô-đun hành động

Mô-đun hành động là trung tâm của việc ra quyết định trong tác nhân dựa trên LLM. Nó có nhiệm vụ cân bằng giữa thăm dò (tìm kiếm thông tin mới) và khai thác (sử dụng kiến ​​thức hiện có để đưa ra câu trả lời chính xác).

Trong giai đoạn khám phá, tác nhân điều hướng qua các kết quả tìm kiếm, theo dõi các siêu liên kết và khám phá nội dung mới để mở rộng hiểu biết của mình. Ngược lại, trong quá trình khai thác, nó dựa vào khả năng hiểu ngôn ngữ của não để tạo ra các phản hồi chính xác và phù hợp phù hợp với truy vấn của người dùng. Mô-đun này xem xét các yếu tố khác nhau, bao gồm sự hài lòng, mức độ liên quan và sự rõ ràng của người dùng khi tạo phản hồi để đảm bảo trải nghiệm tương tác hiệu quả.

Ứng dụng của Đại lý dựa trên LLM

Các đại lý dựa trên LLM có các ứng dụng đa dạng dưới dạng các thực thể độc lập và trong các mạng cộng tác.

Kịch bản một tác nhân

Trong các kịch bản một tác nhân, các tác nhân dựa trên LLM đã chuyển đổi một số khía cạnh của tương tác kỹ thuật số:

Các tác nhân dựa trên LLM đã chuyển đổi các tìm kiếm trên Web bằng cách cho phép người dùng đặt ra các truy vấn phức tạp và nhận các kết quả phù hợp theo ngữ cảnh. Khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên của họ giảm thiểu nhu cầu truy vấn dựa trên từ khóa và điều chỉnh theo sở thích của người dùng theo thời gian, tinh chỉnh và cá nhân hóa kết quả tìm kiếm.

Các tác nhân này cũng có sức mạnh hệ thống khuyến nghị bằng cách phân tích hành vi, sở thích và dữ liệu lịch sử của người dùng để đề xuất nội dung được cá nhân hóa. Nền tảng như Netflix sử dụng LLM để đưa ra đề xuất nội dung được cá nhân hóa. Bằng cách phân tích lịch sử xem, sở thích thể loại và tín hiệu theo ngữ cảnh như thời gian trong ngày hoặc tâm trạng, các nhân viên dựa trên LLM sẽ tạo ra trải nghiệm xem liền mạch. Điều này dẫn đến mức độ tương tác và sự hài lòng của người dùng tăng lên, đồng thời người dùng chuyển đổi liền mạch từ chương trình này sang chương trình tiếp theo dựa trên các đề xuất do LLM cung cấp.

Hơn nữa, dựa trên LLM chatbot và trợ lý ảo trò chuyện với người dùng bằng ngôn ngữ giống con người, xử lý các nhiệm vụ từ đặt lời nhắc đến hỗ trợ tinh thần. Tuy nhiên, việc duy trì sự mạch lạc và bối cảnh trong các cuộc trò chuyện kéo dài vẫn là một thách thức.

Kịch bản đa tác nhân

Trong các kịch bản nhiều tác nhân, các tác nhân dựa trên LLM cộng tác với nhau để nâng cao trải nghiệm kỹ thuật số:

Trong các kịch bản có nhiều tác nhân, các tác nhân dựa trên LLM cộng tác để nâng cao trải nghiệm kỹ thuật số trên các miền khác nhau. Các đại lý này chuyên về phim ảnh, sách, du lịch, v.v. Bằng cách làm việc cùng nhau, họ cải thiện các đề xuất thông qua lọc cộng tác, trao đổi thông tin và hiểu biết sâu sắc để hưởng lợi từ trí tuệ tập thể.

Các tác nhân dựa trên LLM đóng một vai trò quan trọng trong việc truy xuất thông tin trong môi trường Web phi tập trung. Họ cộng tác bằng cách thu thập dữ liệu các trang web, lập chỉ mục nội dung và chia sẻ những phát hiện của họ. Cách tiếp cận phi tập trung này làm giảm sự phụ thuộc vào các máy chủ trung tâm, nâng cao quyền riêng tư và hiệu quả trong việc truy xuất thông tin từ web. Hơn nữa, các đại lý dựa trên LLM hỗ trợ người dùng trong nhiều nhiệm vụ khác nhau, bao gồm soạn thảo email, lên lịch cuộc họp và đưa ra lời khuyên y tế có giới hạn.

Những cân nhắc về đạo đức

Những cân nhắc về mặt đạo đức xung quanh các tác nhân dựa trên LLM đặt ra những thách thức đáng kể và cần được chú ý cẩn thận. Một số cân nhắc được nêu ngắn gọn dưới đây:

LLM kế thừa những thành kiến ​​​​có trong dữ liệu đào tạo của họ, điều này có thể làm tăng sự phân biệt đối xử và gây hại cho các nhóm bị thiệt thòi. Ngoài ra, khi LLM trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống số của chúng ta, việc triển khai có trách nhiệm là điều cần thiết. Các câu hỏi về đạo đức phải được giải quyết, bao gồm cách ngăn chặn việc sử dụng LLM với mục đích xấu, cần áp dụng các biện pháp bảo vệ nào để bảo vệ quyền riêng tư của người dùng và cách đảm bảo rằng LLM không khuếch đại những câu chuyện có hại; giải quyết những cân nhắc về đạo đức này là rất quan trọng đối với sự tích hợp có đạo đức và đáng tin cậy của các đại lý dựa trên LLM vào xã hội của chúng ta trong khi vẫn duy trì các nguyên tắc đạo đức và giá trị xã hội.

Những thách thức chính và các vấn đề mở

Các đại lý dựa trên LLM, mặc dù có quyền lực nhưng phải đối mặt với một số thách thức và sự phức tạp về mặt đạo đức. Dưới đây là các lĩnh vực quan trọng cần quan tâm:

Tính minh bạch và giải thích được

Một trong những thách thức chính đối với các đại lý dựa trên LLM là nhu cầu minh bạch và dễ giải thích hơn trong quá trình ra quyết định của họ. LLM hoạt động như hộp đen và việc hiểu lý do tại sao chúng tạo ra phản hồi cụ thể là một thách thức. Các nhà nghiên cứu đang tích cực nghiên cứu các kỹ thuật để giải quyết vấn đề này bằng cách trực quan hóa các mô hình chú ý, xác định các mã thông báo có ảnh hưởng và tiết lộ những thành kiến ​​​​ẩn giấu để làm sáng tỏ LLM và làm cho hoạt động bên trong của chúng dễ hiểu hơn.

Cân bằng độ phức tạp của mô hình và khả năng giải thích

Cân bằng giữa sự phức tạp và khả năng diễn giải của LLM là một thách thức khác. Những kiến ​​trúc thần kinh này có hàng triệu tham số, khiến chúng trở thành những hệ thống phức tạp. Do đó, cần có những nỗ lực để đơn giản hóa LLM cho sự hiểu biết của con người mà không ảnh hưởng đến hiệu suất.

The Bottom Line

Tóm lại, sự gia tăng của các tác nhân duyệt Web dựa trên LLM thể hiện sự thay đổi đáng kể trong cách chúng ta tương tác với thông tin kỹ thuật số. Các tác nhân này, được hỗ trợ bởi các mô hình ngôn ngữ nâng cao như GPT-3 và BERT, cung cấp trải nghiệm được cá nhân hóa và phù hợp với ngữ cảnh ngoài các tìm kiếm dựa trên từ khóa truyền thống. Các tác nhân dựa trên LLM biến việc duyệt Web thành các công cụ trực quan và thông minh bằng cách tận dụng kiến ​​thức rộng lớn có sẵn và các khuôn khổ nhận thức phức tạp.

Tuy nhiên, những thách thức như tính minh bạch, độ phức tạp của mô hình và các cân nhắc về đạo đức phải được giải quyết để đảm bảo triển khai có trách nhiệm và tối đa hóa tiềm năng của các công nghệ biến đổi này.