多伦对话模式说明

数据先生 2023-01-13 02:23:35

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任务导向的对话系统
第四章概述 首先概述了面向任务的对话系统的基本概念，术语和典型架构。 其次，它回顾了对话系统评估的代表性方法。这部分与用于构建这些系统的具体技术大致正交。 接下来的三个部分重点关注典型对话系统中的三个主要组成部分，重点是近期的神经方法。 最后，我们回顾了最近关于端到端对话系统的几项工作，这些工作是由深度学习和强化学习的最新进展所促成的，最后一节提供了进一步的讨论和指示。 插槽填充对话 ...
LangChain（二）——构建多轮对话
因此，不同线程间的对话是隔开的，同一线程的对话是能被记录的，因为上面设置状态流图的内存检查点是记忆函数。是一种与对话流和任务流设计相关的框架或工具，它被设计为一种能够管理和处理复杂任务流（Task Flow）和状态流（State Flow）的工具，通常与语言模型（如 GPT 系列）结合使用，用于构建动态多轮对话系统或复杂的流程自动化任务。来构建多轮对话时，每个对话轮次是一个节点（Node），代表需要完成的任务（例如调用大模型或调用工具链），节点可以是同步或异步的函数，任务的完成可能依赖于上一个节点的输出。
打造一个能够在线部署的深度学习对话系统--开源更新中！
一个能够在线部署的全流程对话系统，项目地址：[nlp-dialogue](https://github.com/DengBoCong/nlp-dialogue)。本项目的目标是奔着构建一个能够在线部署、执行、应用的全流程对话系统，即包含语料处理、训练、评估、推断、部署、Web服务的从头到尾的UI化系统功能。项目中计划同时包含开放域和面向任务型两种对话系统，模型的思路来源即为针对相关模型进行复现（论文阅读笔记放置在另一个项目：[nlp-paper](https://github.com/DengBoCong/
为什么AI多轮对话那么傻？
L1级别（聊天机器人）。AI系统能够进行基本的对话和交流，显示出对自然语言的基本理解能力，并能对各种提示和问题作出响应。L2：推理者（Reasoners）。AI系统能够以人类专家的熟练程度解决复杂问题，标志着其从单纯模仿人类行为升级到展现真实的智能水平。这些AI不仅擅长对话，更具备了解决问题的能力，其推理和决策能力已接近人类水平。L3：智能体（Agents）。AI系统能够承担复杂的任务、作出决策和适应不断变化的环境，并在无须持续人类监督的情况下自主行动。
大模型~合集10
对话可能根据违反的子准则属于多个类别。CausalLM（14B）虽然在总体上提供了正确的解释，但答案的质量受到了流畅度不佳的影响，出现了英文单词和无意义的字符序列“NST”。上交最近从经典情景喜剧《武林外传》中提取出首个针对会话隐喻的中文多轮对话数据集，挑选出200个精心设计的符合会话隐喻的问题，并对八个LLMs进行了多项选择题任务和隐喻解释两项任务的测试。该剧不仅包含了大量富有深意的对话，而且对话文笔优美，均基于自然发生的场景，质量上乘，十分适合用于评估语言模型在理解和推断中文对话深层含义方面的能力。
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