Eigen RadarYapay Zekâ
Analiz

IBM, müşteri hizmetlerini önceki denemelerden çıkarılan kurallarla sınadı

IBM Research’ün ALTK-Evolve yöntemi, yazılımın geçmiş görevlerinden kısa kurallar çıkarıp sonraki görevlerin yönergelerine ekliyor. Model ağırlıkları değişmeden yürütülen müşteri hizmetleri sınamalarında bazı tutarlı başarı ölçümleri yükseldi. Uygun kural sayısı perakende ve havayolu görevlerinde farklılaştı. Deneylerde müşterileri başka bir dil modeli canlandırdı; gerçek müşteri görüşmelerindeki başarı ölçülmedi.

Yapay Zekâ··Öğle
Ahşap tezgâhta yeşil bir makine, farklı seramik yol izlerinden seçilen oluklu parçaları küçük bir rafa taşır; rafın yanındaki düzenek yeni bir yolu yönlendirir.

Geçmiş denemeler kısa davranış kurallarına dönüştürülüyor

Şirketin araştırma birimi IBM Research, ALTK-Evolve yöntemini müşteri hizmetleri görüşmelerinde değerlendirdi. Tek bir araştırma ekibinin açıklamasına dayanan yöntem, eylemci yapay zekânın başarılı ve başarısız denemelerinden kimlik doğrulama ve işlem onayı gibi konularda kısa kurallar çıkarıyor. Bu kurallar sonraki görevlerin yönergelerine ekleniyor. Modelin ağırlıkları değişmiyor; eğitim görevlerinden öğrenilen kurallar ayrı sınama görevlerine taşınıyor.[1]

Ortalama doğruluğun yanında tekrarlı başarı da ölçülüyor

Her görev dört kez denendi. Sınama, veri tabanının son durumunun beklenen sonuçla uyuşup uyuşmadığını ve görevin bütün denemelerde tutarlı biçimde tamamlanıp tamamlanmadığını ölçüyor. Araştırmacılar, öğrenilen yönergeler eklendiğinde perakende görevlerinde iyileşme bildirdi. Müşteriyi başka bir dil modeli canlandırdığı için deneyler benzetim görüşmelerinden oluşuyor. Gerçek müşterilerle çalışan bir hizmetin sonuçları değerlendirilmedi.[1]

Havayolu görevlerinde daha kısa kural listesi öne çıktı

Yönerge miktarının etkisi iki alanda farklılaştı. Havayolu görevlerinde kısa liste, öğrenilen kuralların tamamına göre daha tutarlı başarı sağladı; buna karşılık bütün kurallar kullanıldığında ortalama doğruluk daha yüksekti. Uzun yönergeler, girdi belirteci giderini artırdı. Her iki düzende de başarıyla tamamlanan eşleştirilmiş görüşmelerde asistanın konuşma sırası sayısı artmadı. Ekip, eğitimden ayrı tutulan görevlerin sonuçlarını eğitim görevlerini de içeren sıralama karşılaştırmalarından ayrı sundu.[1]

Kaynakça

  1. Haber kaynağıIBM Research on Hugging FaceALTK-Evolve, geçmiş denemelerden öğrendiği kurallarla müşteri hizmetlerini sınadı↩1↩2↩3