يتقدم المساعدون الافتراضيون إلى ما هو أبعد من تنسيقات الأسئلة والأجوبة البسيطة لحل الاستفسارات المعقدة. واليوم، يتواصل المساعدون الافتراضيون المعتمدون على الذكاء الاصطناعي بلغات متعددة بسهولة، وتعمل نماذج اللغات الكبيرة، أو LLMs، على تعزيز هذا التحول.
يمكنك الآن أن تطلب من جهازك تقديم توصيات بشأن المطاعم باللغة الإنجليزية والحصول على إجابة باللغة الإسبانية. وهذا ما جعله LLMs ممكنًا في الآونة الأخيرة.
ومن كسر حواجز اللغة إلى إحداث ثورة في خدمة العملاء، تعيد هذه النماذج تعريف الطريقة التي نتفاعل بها مع التكنولوجيا.
في هذه المقالة، سنتحدث عن كيفية قيام ماجستير إدارة الأعمال (LLM) بتزويد المساعدين الافتراضيين متعددي اللغات وجعل العالم مكانًا يسهل الوصول إليه.
دور نماذج اللغات الكبيرة في دعم اللغات المتعددة
تعد نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) أدوات رائعة. يمكنهم فهم وإنشاء النص بلغات مختلفة. ولكن كيف؟
في جوهرها، يتدرب طلاب LLM على كميات هائلة من البيانات. تأتي هذه البيانات من مصادر متنوعة تغطي العديد من اللغات. عندما تتعلم LLM، فإنها تستوعب الأنماط والكلمات والهياكل من كل هذه اللغات. ويساعده هذا التدريب الواسع النطاق على التعرف على اللغات المختلفة بسهولة.
إليك طريقة بسيطة للتفكير في الأمر. تخيل مكتبة. تحتوي هذه المكتبة على كتب باللغات الإنجليزية والإسبانية والفرنسية وغيرها. الشخص الذي يقرأ كل هذه الكتب سيتعلم لغات متعددة. وبالمثل، تقوم شهادة LLM بمعالجة "مكتبات" ضخمة من البيانات الرقمية. وهذا يساعدها على أن تصبح متعددة اللغات.
من الناحية العملية، يمكنك طرح سؤال على LLM باللغة الإنجليزية. قد يستجيب باللغة الألمانية إذا كنت تريد. هذه المرونة تجعل LLMs قوية للتطبيقات العالمية. إنهم يتغلبون على الحواجز اللغوية لجعل التواصل أكثر سلاسة للجميع أثناء قيامك بتدريب الذكاء الاصطناعي للمحادثة باستخدام LLMs.
فوائد استخدام LLM للمساعدين الظاهريين متعددي اللغات الذين يعتمدون على الذكاء الاصطناعي
التواصل الفعال لا يعرف حدودا. يُحدث المساعدون الافتراضيون متعددو اللغات والمعتمدون على الذكاء الاصطناعي ثورة في كيفية تعاملنا مع التكنولوجيا. دعونا نلقي نظرة على فوائد استخدام نماذج اللغات الكبيرة للمساعدين الظاهريين متعددي اللغات المعتمدين على الذكاء الاصطناعي.
دعم العملاء المحسن
يتفوق المساعدون الافتراضيون متعددو اللغات في دعم العملاء، حيث يحصل المستخدمون على المساعدة بلغتهم المفضلة في جميع أنحاء العالم. فهو يزيل المتاعب التي تخلقها حواجز اللغة. يضمن هؤلاء المساعدون، المدعومون بمعالجة اللغات الطبيعية (NLP)، التواصل الواضح.
ترجمة قوية باستخدام نموذج NLU
يعمل نموذج NLU ضمن نماذج اللغات الكبيرة كنموذج ترجمة قوي. تخيل أنك تحتاج إلى مستند مترجم من الإنجليزية إلى الكورية. يمكن للمساعدين الافتراضيين الأذكياء متعددي اللغات القيام بذلك بدقة، حيث أنهم لا يترجمون الكلمات فقط. إنهم يلتقطون الجوهر لضمان احتفاظ المحتوى المترجم بمعناه الأصلي.
إمكانية الاكتشاف التلقائي في VA متعدد اللغات
إحدى الميزات البارزة في VA متعدد اللغات هي الاكتشاف التلقائي. لا يحتاج المستخدمون إلى تحديد لغتهم. ابدأ محادثة باللغة الفرنسية أو الهندية؛ يفهم VA. يكتشف لغة المحادثة على الفور. يضمن هذا الاكتشاف التلقائي تفاعلات أكثر سلاسة. إنه مثل وجود مواطن عالمي جاهز للدردشة بأي لغة.
توسيع نطاق لغة NLU
عالم NLU واسع. ويستفيد المساعدون الافتراضيون متعددو اللغات من هذا الثراء. يتعاملون مع مجموعة واسعة من اللغات. من اللغات الشائعة مثل الإنجليزية والماندرين إلى اللغات الأقل شيوعًا، تبدو كل محادثة طبيعية. إن اتساع نطاق اللغات المغطاة يعني أن جمهورًا أوسع يمكنه الاستفادة، مما يخلق الشمولية.
الاعتبارات الأساسية لبناء VA متعدد اللغات
يتطلب إنشاء مساعد افتراضي متعدد اللغات (VA) تخطيطًا مدروسًا. دعونا نستكشف الجوانب الأساسية:
- تأسيس VA متعدد اللغات: تحدد ثلاثة عناصر أساسية قدرة VA على تعدد اللغات:
- اللغة التي يستخدمها VA للتحدث مع المستخدمين
- اللغة المحددة خلال مرحلة التدريب
- الآلية التي تستخدمها للكشف عن لغة التفاعلات وتحديدها
- إطار جديد أو موجود: قرر ما إذا كنت ستبدأ من الصفر أو ستعزز جهازًا افتراضيًا موجودًا. كلا الطريقين قابلان للتطبيق. ولكل منها مجموعة الإجراءات والتحديات الخاصة بها.
- ميزات فريدة متعددة اللغات: تمتلك الأجهزة الافتراضية متعددة اللغات مكونات خاصة باللغة. يمكن أن يختلف سلوكهم عن نظرائهم أحاديي اللغة.
- آليات الترجمة: كيف سيقوم VA الخاص بك بترجمة اللغات؟ توجد عدة خيارات:
- استخدم خدمات الترجمة القائمة مثل Microsoft أو Google.
- تطوير ودمج حل ترجمة داخلي مخصص.
المفتاح هو تجربة لغوية سلسة ودقيقة للمستخدم.
خطوات تدريب المساعد الافتراضي القائم على الذكاء الاصطناعي باستخدام نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)
تكوين اللغة المطلوبة
ابدأ بتحديد اللغات التي يحتاج مساعد الذكاء الاصطناعي الافتراضي (VA) إلى فهمها. يمكن أن يكون واحدًا أو عدة أو حتى العشرات. ويضمن تحديد هذا مبكرًا أن يعرف النظام اللغات التي يجب تحديد أولوياتها أثناء عملية التدريب.
تحديد نموذج NLU
يعد نموذج فهم اللغة الطبيعية (NLU) هو العقل المدبر وراء فهم استعلامات المستخدم بلغات مختلفة. لذا، اختر نموذج NLU الذي يتوافق مع أهداف مساعدك الافتراضي وتعقيد المهام التي سيتعامل معها.
التعرف على أوضاع تعريف اللغة المختلفة
هناك طرق مختلفة لتعريف اللغات:
- الوضع الأساسي: طريقة مباشرة حيث يتم تعيين اللغات الأساسية.
- الوضع المتقدم: يوفر المزيد من التحكم ويتيح لك تعديل المعلمات الخاصة باللغة للحصول على دقة أفضل.
- استخدم حزمة اللغة: نماذج اللغة المعدة مسبقًا والتي تضيفها إلى المساعد الافتراضي يمكنها تبسيط العملية برمتها.
إدارة VA وترجمات استجابات المستخدم
بمجرد تعيين اللغات، اعمل على الترجمات. تأكد من أن مساعدك الافتراضي يمكنه فهم اللغات المختارة والرد عليها. ترجمة استجابات VA القياسية. توقع أيضًا استعلامات المستخدم وقم بترجمة الردود الجاهزة.
[اقرأ أيضًا: نماذج اللغات الكبيرة (LLM): الدليل الكامل في عام 2023]
إدارة نموذج NLU متعدد اللغات
سيتعامل نموذج NLU مع لغات متعددة. إدارتها وتحديثها بانتظام. وهذا يضمن الحصول على أحدث الفروق الدقيقة واللهجات العامية من كل لغة تقوم بدمجها. فهو يساعد VA على البقاء دقيقًا في الفهم والاستجابة.
تدريب وتحدث إلى المساعد الافتراضي
وأخيرا، حان الوقت للتدريب. قم بتغذية بيانات VA المتنوعة متعددة اللغات. كلما تعلمت أكثر، كلما أصبحت أفضل. تحدث بانتظام مع VA بجميع اللغات التي تم تكوينها. تحديد الفجوات، وتحسين النموذج، وتكراره. الهدف هو تدفق محادثة سلس ومتعدد اللغات.