Патент, недавно поданный Google, описывает, как помощник искусственного интеллекта может использовать как минимум пять реальных контекстуальных сигналов, включая определение связанных намерений, влиять на ответы и генерировать естественный диалог. Это пример того, как поиск A-Assisted изменяет ответы на привлечение пользователей к контекстуально релевантным вопросам и диалоговому окнам, расширяясь за пределы систем на основе ключевых слов.
Патент описывает систему, которая генерирует соответствующий диалог и ответы, используя такие сигналы, как контекст окружающей среды, диалог, пользовательские данные и история разговоров. Эти факторы выходят за рамки использования семантических данных в запросе пользователя и показывают, как поиск A-ассистированного, который движется к более естественным человеческим взаимодействиям.
В целом, цель подачи патента состоит в том, чтобы получить правовую защиту и эксклюзивность для изобретения, а акт подачи не указывает на то, что Google на самом деле использует его.
В патенте используются примеры разговорного диалога, но в нем также указывается, что изобретение не ограничивается аудио входом:
«Примечательно, что во время данного сеанса диалога пользователь может взаимодействовать с автоматизированным помощником, используя различные методы ввода, включая, помимо прочего, разговорный вход, ввод ввода и/или сенсорный ввод».
Имя патента Использование модели (ы) крупного языка в генерации автоматизированного ответа (ы)Полем Патент применяется к широкому диапазону помощников искусственного интеллекта, которые получают входные данные через контекст типизированных, прикосновений и речи.
Существует пять факторов, которые влияют на измененные ответы LLM:
- Время, местоположение и экологический контекст
- Пользовательский контекст
- Диалог намерения и предварительные взаимодействия
- Входные данные (текст, прикосновение и речь)
- Контекст системы и устройства
Первые четыре фактора влияют на ответы, которые предоставляет автоматизированный помощник, а пятый определяет, следует ли отключить часть LLM, и вернуться к стандартным ответам AI.
Содержание
Время, местоположение и экологический
Существует три контекстных фактора: время, местоположение и окружающая среда, которые предоставляют контексты, которые не существуют в ключевых словах, и влияют на то, как отвечает помощник ИИ. Хотя эти контекстуальные факторы, как описано в патенте, не связаны строго связаны с обзорами ИИ или режимом ИИ, они показывают, как могут меняться взаимодействие с АИ-АСМИТЕЛЬНЫМ.
Патент использует пример человека, который говорит своему помощнику, что он ищет серфинг. Стандартным ответом искусственного интеллекта будет комментарий к шаблону, чтобы повеселиться или насладиться днем. Ответ с помощью LLM, описанный в патенте, будет генерировать ответ на основе географического положения и времени для создания комментария о погоде, такой как потенциал для дождя. Они называются модифицированными помощниками.
Патент описывает это так:
«… Помощники, включенные в набор модифицированных результатов помощника, включают в себя ассистентные выходы, которые управляют диалоговым сеансом таким образом, которые дополнительно привлекают пользователя клиентского устройства в диалоговом сеансе, задавая контекстуально релевантные вопросы (например,« Как долго вы занимаетесь серфингом? ») контекст диалогового сеанса ».
Пользовательский контекст
Патент описывает несколько конкретных пользовательских контекстов, которые LLM может использовать для генерации модифицированного вывода:
- Данные профиля пользователя, такие как предпочтения (например, еда или виды деятельности).
- Данные программного приложения (например, приложения в настоящее время или недавно используются).
- Диалоговая история продолжающихся и/или предыдущих помощников.
Вот фрагмент, в котором рассказывается о различных контекстуальных сигналах, связанных с профилем пользователя:
«Более того, контекст сеанса диалога может быть определен на основе одного или нескольких контекстных сигналов, которые включают, например, окружающий шум, обнаруженный в среде клиентского устройства, данных профиля пользователя, данных программного приложения,… .dialog История диалогового сессии между пользователем и автоматизированным помощником и/или других контекстуальных сигналов».
Связанные намерения
Интересная часть патента описывает, как предпочтения пользователя в пищу можно использовать для определения связанного с этим намерением запроса.
«Например,… один или несколько LLM могут определить намерение, связанное с данным помощником запроса… Кроме того, один или несколько из LLM могут идентифицировать, основываясь на намерениях, связанном с данным помощником запроса, по крайней мере, одно связанное намерение, связанное с намерением, связанным с данным помощником -запросом… Кроме того, один или несколько из LLMS может генерировать дополнительное помощник, по крайней мере, на Int One -int.
Патент иллюстрирует это примером того, как пользователь говорит, что он голоден. Затем LLM будет идентифицировать связанные контексты, такие как тип кухни, которую пользуется пользователем и предмет еды в ресторане.
Патент объясняет:
«В этом примере дополнительный запрос помощника может соответствовать, например,« какие типы кухни указали, что пользователь указал, что он/она предпочитает? » (Например, отражая связанные с ними намерение типа кухни, связанное с намерением пользователя, указывающего на то, что он/она хотел бы поесть): «Какие рестораны открыты?» (Например, отражая связанные с ним намерение поиска ресторана, связанное с намерением пользователя, указывающего на то, что он/она хотел бы поесть)… В этих реализациях можно определить дополнительные данные помощника на основе обработки дополнительного помощника запроса ».
Контекст системы и устройства
Система и контекст устройства часть патента интересна, потому что она позволяет ИИ обнаружить, если контекст устройства имеет низкое значение для батарей, и если это так, это отключит ответы, модифицированные LLM. Существуют и другие факторы, например, уходит ли пользователь от устройства, вычислительные затраты и т. Д.
Вынос
- Ответы запросов ИИ используют контекстные сигналы
Патент Google описывает, как автоматизированные помощники могут использовать реальный контекст для создания более актуальных и человеческих ответов и диалога. - Контекстуальные факторы влияют на ответы
К ним относятся время/местоположение/среду, данные пользователя, историю диалога и намерения, условия системы/устройства и тип ввода (текст, речь или прикосновение). - Модифицированные LLM ответы усиливают взаимодействие
Модели крупных языков (LLMS) используют эти контексты для создания персонализированных ответов или последующих вопросов, таких как ссылка на погоду или прошлые взаимодействия. - Примеры показывают практическое влияние
Сценарии, такие как рекомендация продуктов питания на основе предпочтений пользователей или комментировать местную погоду во время планов на открытом воздухе, демонстрируют, как реальные контексты могут влиять на то, как ИИ отвечает на запросы пользователей.
Этот патент важен, потому что миллионы людей все чаще взаимодействуют с помощниками искусственного интеллекта, поэтому он имеет отношение к издателям, магазинам электронной коммерции, местным предприятиям и SEO.
В нем описывается, как системы Google Actisted могут генерировать персонализированные, контекстные ответы, используя реальные сигналы. Это позволяет помощникам выходить за рамки ответов на основе ключевых слов и отвечать соответствующей информацией или последующими вопросами, такими как предложение ресторанов, которые пользователь может понравиться или комментировать погодные условия перед запланированной деятельностью.
Прочитайте патент здесь:
Используя модель (ы) крупного языка в генерации автоматизированного помощника ответа.
Избранное изображение от Shutterstock/Visual Bint
