虽然每种技术对于连接人类和机器人并实现对话都至关重要,但它们却提供了不同的功能。
什么是 NLP?
NLP 用于帮助对话式 AI 机器人通过分析语法、关键词和句子结构来理解人类语言背后的含义和意图。NLP 使用各种流程来解释和生成人类语言,包括深度学习模型、语义和情感分析、计算逻辑等等。通过收集这些数据,机器可以提取对理解客户意图至关重要的关键信息,然后模拟人工客服与客户进行交互。
诸如 GPT 之类的 LLM 使用大量训练数据来学习如何预测和创建语言。作为 NLP 的高级应用,LLM 可以通过处理查询、生成类似人类的文本以及预测潜在的响应来参与对话。通过识别大量训练数据(例如书籍、文章等)中的模式,LLM 可以生成引人入胜且模拟人类写作风格的对话,尽管它们的理解是基于习得的模式,而非真正的理解。
根据您组织的需求,您可以确定最适合您机器人基础架构的选择。LLM 和基于 NLP 的系 肯尼亚电报号码数据 统存在明显差异,具体取决于您的机器人所需的范围和功能。
NLP 和 LLM 之间的主要区别
虽然自然语言处理 (NLP) 已经存在多年,但法学硕士 (LLM) 却因 ChatGPT 等技术的出现而备受瞩目。因此,虽然 LLM 似乎可以取代基于 NLP 的系统,但究竟应该使用哪种技术却远不止于此。虽然每种技术对于创建功能良好的机器人都至关重要,但在范围、伦理问题、准确性等方面的差异,使它们之间有所区别。