A Google által a közelmúltban benyújtott szabadalom felvázolja, hogy az AI asszisztens hogyan használhat legalább öt valós kontextuális jelet, beleértve a kapcsolódó szándékok azonosítását, a válaszok befolyásolására és a természetes párbeszéd előállítására. Ez egy példa arra, hogy az AI-asszisztált keresés hogyan módosítja a válaszokat, hogy a felhasználókat kontextuálisan releváns kérdésekkel és párbeszédpanel vonzzák, és a kulcsszó-alapú rendszereken túl bővítik.
A szabadalom egy olyan rendszert ír le, amely releváns párbeszédpanel és válaszok generálását generálja olyan jelek felhasználásával, mint a környezeti kontextus, a párbeszéd szándéka, a felhasználói adatok és a beszélgetés előzményei. Ezek a tényezők meghaladják a szemantikai adatok felhasználását a felhasználó lekérdezésében, és megmutatják, hogy az AI-asszisztált keresés hogyan mozog a természetes, emberiszerű interakciók felé.
Általánosságban a szabadalom benyújtásának célja a találmányi jogi védelem és kizárólagosság megszerzése, és a bejelentés nem jelzi, hogy a Google valójában használja.
A szabadalom példákat használ a beszélt párbeszédpanelen, de azt is kijelenti, hogy a találmány nem korlátozódik az audio bemenetre:
„Nevezetesen, egy adott párbeszédpanel során a felhasználó kölcsönhatásba léphet az automatizált asszisztenssel, különféle bemeneti módszerekkel, ideértve, de nem kizárólag, a beszélt bemenetet, a gépelt bemenetet és/vagy az érintő bemenetet.”
A szabadalom neve: Nagy nyelvi modell (ek) felhasználása az automatizált asszisztens válasz (ek) generálásához– A szabadalom az AI asszisztensek széles skálájára vonatkozik, amelyek a gépelt, érintés és beszéd kontextusán keresztül kapnak bemeneteket.
Öt tényező befolyásolja az LLM módosított válaszokat:
- Idő, hely és környezeti kontextus
- Felhasználó-specifikus kontextus
- Párbeszédpanel és előzetes interakciók
- Bemenetek (szöveg, érintés és beszéd)
- Rendszer- és eszköz kontextus
Az első négy tényező befolyásolja az automatizált asszisztens által nyújtott válaszokat, és az ötödik meghatározza, hogy kikapcsolja-e az LLM-asszisztált részt, és visszatér-e a szokásos AI válaszokhoz.
Idő, hely és környezeti
Három kontextusos tényező létezik: az idő, a hely és a környezet, amely olyan kontextusokat biztosít, amelyek nem léteznek a kulcsszavakban, és befolyásolják az AI asszisztens reagálását. Noha ezek a kontextuális tényezők, amint azt a szabadalomban leírtuk, nem szigorúan kapcsolódnak az AI áttekintéshez vagy AI módhoz, megmutatják, hogy az AI-asszisztált interakciók hogyan változhatnak.
A szabadalom egy olyan személy példáját használja, aki azt mondja, hogy asszisztense, hogy szörföznek. A szokásos AI -válasz egy kazánlemez -megjegyzés lenne, hogy szórakozzon vagy élvezze a napot. A szabadalomban leírt LLM-asszisztens válasz a földrajzi elhelyezkedés és az idő időjárási lehetőségeinek generálására, például az eső potenciáljára való megjegyzés létrehozására irányuló választ adna. Ezeket módosított asszisztens kimeneteknek nevezzük.
A szabadalom így írja le:
„… A módosított asszisztens kimenetek halmazában szereplő asszisztens kimenetek tartalmazzák az asszisztens kimeneteket, amelyek vezetik a párbeszédpanelt olyan módon, amely tovább vonzza az ügyfélkészülék felhasználóját a párbeszédpanelen, a kontextus szempontjából releváns kérdések feltevésével (pl.„ Mióta szörfözik? ”), Amelyek a kontextus releváns információkat szolgáltatják (pl. A párbeszédpanel. ”
Felhasználó-specifikus kontextus
A szabadalom több felhasználó-specifikus összefüggést ír le, amelyet az LLM használhat módosított kimenet előállításához:
- Felhasználói profiladatok, például preferenciák (például ételek vagy tevékenységek típusai).
- Szoftver alkalmazás -adatok (például a jelenleg vagy a közelmúltban használt alkalmazások).
- A folyamatban lévő és/vagy a korábbi asszisztens ülések párbeszédpanelje.
Itt van egy részlet, amely a különféle felhasználói profilokról szóló kontextuális jelekről beszél:
„Ezenkívül a párbeszédpanel összefüggései meghatározhatók egy vagy több kontextusjel alapján, amelyek magukban foglalják például az ügyfélkészülék környezetében észlelt környezeti zajt, a felhasználói profiladatokat, a szoftver alkalmazás adatait, a felhasználó és az automatizált asszisztens,/vagy más kontextuális jelek közötti párbeszédpanel előzményeit.”
Kapcsolódó szándékok
A szabadalom érdekes része leírja, hogy a felhasználó élelmiszer -preferenciája hogyan lehet meghatározni a lekérdezéshez kapcsolódó szándékot.
„Például,… az LLM -ek egy vagy több meghatározhatja az adott asszisztens lekérdezéshez kapcsolódó szándékot… Továbbá, az egy vagy több LLM azonosíthatja az adott asszisztens lekérdezéshez kapcsolódó szándékot, legalább egy kapcsolódó szándékot, amely a megadott asszisztens lekérdezéshez kapcsolódó szándékhoz kapcsolódik. A legkevésbé kapcsolódó intézkedések alapján.„ Az egyik vagy több az LLMS.
A szabadalom ezt szemlélteti egy felhasználó példájával, amely szerint éhesek. Az LLM ezután azonosítja a kapcsolódó kontextusokat, például azt, hogy milyen típusú konyhát élvez a felhasználó és az étteremben való étkezés.
A szabadalom elmagyarázza:
„Ebben a példában a kiegészítő asszisztens lekérdezés megfelelhet például:” Milyen típusú konyhát jelölte meg a felhasználó, hogy ő inkább? ” (Pl, tükrözve egy kapcsolódó konyhai típusú szándékot, amely a felhasználó szándékához kapcsolódik, amely jelzi, hogy enni szeretne): „A közelben lévő éttermek nyitottak?” (Pl. A kapcsolódó éttermi keresési szándék tükrözése, amely a felhasználó szándékához kapcsolódik, amely azt jelzi, hogy enni szeretne)… Ezekben a megvalósításokban a kiegészítő asszisztens kimenetet a kiegészítő asszisztens lekérdezés feldolgozása alapján lehet meghatározni. ”
Rendszer- és eszköz kontextus
A szabadalom rendszer- és eszköz kontextusának része érdekes, mivel lehetővé teszi az AI észlelését, ha az eszköz kontextusa alacsony az akkumulátoroknál, és ha igen, akkor kikapcsolja az LLM-módosított válaszokat. Vannak más tényezők is, például hogy a felhasználó elmegy -e az eszköztől, a számítási költségek stb.
Elvitel
- AI lekérdezési válaszok kontextuális jeleket használnak
A Google szabadalma leírja, hogy az automatizált asszisztensek hogyan használhatják a valós kontextust relevánsabb és emberszerűbb válaszok és párbeszéd érdekében. - A kontextuális tényezők befolyásolják a válaszokat
Ide tartoznak az idő/hely/környezet, a felhasználó-specifikus adatok, a párbeszéd előzményei és szándéka, a rendszer/eszköz feltételei, valamint a bemeneti típus (szöveg, beszéd vagy érintés). - Az LLM-módosított válaszok javítják az elkötelezettséget
A nagy nyelvi modellek (LLMS) ezeket a kontextusokat használják személyre szabott válaszok vagy nyomonkövetési kérdések létrehozására, például az időjárás vagy a múltbeli interakciók hivatkozásához. - A példák gyakorlati hatást mutatnak
A forgatókönyvek, például az ételek ajánlása a felhasználói preferenciák alapján vagy a helyi időjárások kommentálása a kültéri tervek során, bemutatja, hogy a valós kontextus hogyan befolyásolhatja az AI hogyan reagál a felhasználói lekérdezésekre.
Ez a szabadalom azért fontos, mert emberek milliói egyre inkább foglalkoznak az AI asszisztensekkel, így relevánsak a kiadók, az e -kereskedelem üzletek, a helyi vállalkozások és a SEO -k számára.
Felvázolja, hogy a Google AI-asszisztált rendszerei hogyan tudnak személyre szabott, kontextus-tudatos válaszokat generálni valós jelek felhasználásával. Ez lehetővé teszi az asszisztensek számára, hogy túllépjék a kulcsszó-alapú válaszokat, és releváns információkkal vagy nyomonkövetési kérdésekkel válaszoljanak, például arra utalnak, hogy az éttermeknek a felhasználó kedvelhet, vagy kommentálhatja az időjárási viszonyokat a tervezett tevékenység előtt.
Olvassa el a szabadalmat itt:
Nagy nyelvi modell (ek) felhasználása az automatizált asszisztens válasz (ek) generálásában.
