虚拟助理正在超越简单的问答格式，发展到解决复杂的查询。 如今，人工智能驱动的虚拟助理可以轻松地以多种语言进行交流，而大型语言模型（LLM）则为这一转变提供了动力。
现在，您可以向设备询问英语的餐厅推荐，并获得西班牙语的答复。 这就是法学硕士近年来所实现的。
从打破语言障碍到彻底改变客户服务，这些模型正在重新定义我们与技术交互的方式。
在本文中，我们将讨论法学硕士如何推动多语言虚拟助理并使世界变得更加触手可及。
大型语言模型支持多种语言的作用
大型语言模型 (LLM) 是令人印象深刻的工具。 他们可以理解并生成各种语言的文本。 但如何呢？
法学硕士的核心是基于大量数据进行训练。 这些数据来自跨多种语言的不同来源。 当法学硕士学习时，它会吸收所有这些语言的模式、单词和结构。 这种广泛的训练有助于它轻松识别不同的语言。
这是一个简单的思考方法。 想象一下一个图书馆。 这个图书馆有英语、西班牙语、法语等多种语言的书籍。 阅读所有这些书籍的人将学习多种语言。 同样，法学硕士处理大量的数字数据“库”。 这有助于它成为多语言的。
在实践中，你可以用英语向法学硕士提问。 如果您愿意，它可能会用德语回复。 这种灵活性使得法学硕士在全球申请中具有强大的功能。 当您使用法学硕士训练对话式人工智能时，它们会弥合语言障碍，使每个人的沟通更加顺畅。
使用 LLM 进行多语言人工智能驱动的虚拟助理的好处
有效的沟通没有界限。 多语言人工智能驱动的虚拟助手正在彻底改变我们使用技术的方式。 让我们看看为多语言人工智能驱动的虚拟助理使用大型语言模型的好处。
增强的客户支持
多语言虚拟助理在客户支持方面表现出色，因为用户可以在全球范围内以他们喜欢的语言获得帮助。 它消除了语言障碍造成的麻烦。 这些助手由自然语言处理 (NLP) 提供支持，可确保清晰的沟通。
使用 NLU 模型进行强大的翻译
大型语言模型中的 NLU 模型充当稳健的翻译模型。 想象一下需要将一份文档从英语翻译成韩语。 多语言智能虚拟助手可以精确地做到这一点，因为它们不仅仅是翻译单词。 他们捕捉精髓，确保翻译内容保留其原始含义。
多语言 VA 的自动检测功能
多语言 VA 的一项突出功能是自动检测。 用户不需要指定他们的语言。 用法语或印地语开始对话； 退伍军人管理局明白。 它立即检测对话语言。 这种自动检测可确保交互更顺畅。 这就像让一个全球公民准备好用任何语言聊天一样。
拓宽 NLU 语言范围
NLU 的世界非常广阔。 多语言虚拟助理充分利用了这种丰富性。 他们处理多种语言。 从英语和普通话等流行语言到不太常见的语言，每一次对话都感觉很自然。 涵盖的语言范围广泛意味着更广泛的受众可以受益，从而创造了包容性。
建立多语言 VA 的关键考虑因素
构建多语言虚拟助手 (VA) 需要深思熟虑的规划。 让我们探讨一下基本方面：
- 多语言VA基础： VA 的多语言能力由三个核心要素定义：
- VA 用于与用户交谈的语言
- 训练阶段设置的语言
- 它用于检测和决定交互语言的机制
- 新的或现有的框架：决定是从头开始还是增强现有的 VA。 两种途径都是可行的。 每个都有自己的一套程序和挑战。
- 独特的多语言功能：多语言 VA 拥有特定于语言的组件。 他们的行为可能与只讲一种语言的人不同。
- 翻译机制： 你们的 VA 将如何翻译语言？ 存在多种选择：
- 利用 Microsoft 或 Google 等成熟的翻译服务。
- 开发并集成定制的内部翻译解决方案。
关键是为用户提供无缝、准确的语言体验。
使用大型语言模型 (LLM) 训练基于 AI 的虚拟助理的步骤
配置所需语言
首先定义您的 AI 虚拟助手 (VA) 需要理解的语言。 可以是一个，也可以是几个，甚至可以是几十个。 尽早指定可确保系统知道在训练过程中优先考虑哪些语言。
识别 NLU 模型
自然语言理解 (NLU) 模型是理解各种语言的用户查询的大脑。 因此，请选择符合 VA 目标及其要处理的任务复杂性的 NLU 模型。
识别各种语言定义模式
定义语言有不同的方法：
- 基本模式：设置主要语言的简单方法。
- 高级模式：提供更多控制，并允许您调整特定于语言的参数以获得更高的准确性。
- 使用语言包：添加到虚拟助手中的预构建语言模型可以简化整个过程。
管理 VA 和用户响应翻译
一旦语言确定，就开始翻译。 确保您的 VA 能够理解并以所选语言做出回应。 翻译标准 VA 回复。 此外，预测用户查询并准备好翻译后的回复。
[另请阅读： 大型语言模型 (LLM)：2023 年完整指南]
管理多语言 NLU 模型
NLU 模型将处理多种语言。 定期管理和更新。 这确保了您集成的每种语言的最新细微差别和俚语。 它有助于 VA 保持准确的理解和响应。
训练并与虚拟助手交谈
终于，到了训练的时间了。 向 VA 提供各种多语言数据。 它学得越多，就越好。 定期使用所有配置的语言与 VA 交谈。 找出差距、完善模型并进行迭代。 目标是流畅的多语言对话流程。