大型語言模型與特定領域協助相結合的實體對話代理人
背景
大型語言模型（Large Language Models, LLMs）是一種先進的深度學習技術，可以與人類進行實時互動，回答各種廣泛的問題。ChatGPT 是由 OpenAI 開發的一個 LLM 模型，其能夠生成類似於人類回答的內容，這使得這類模型在釋出後迅速獲得了廣泛的關注。 然而大多數 LLM 模型都是通用性的，而不是針對特定主題進行微調。相比之下，一些在機場、商場和公共場所引入的聊天機器人和機器人則通常基於其他型別的自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）模型。 為了在特定情境中為使用者提供訊息，赫裏奧特-瓦特大學（Heriot-Watt University）和 Alana AI 的研究人員最近開發了一個名為 FurChat 的新型實體對話代理人，該代理人基於 LLM 設計。這個代理人透過與使用者進行口頭對話，採用人形機器人的半身模型 Furhat。研究目標
研究人員的主要目標是將 LLM 應用於特定情境的對話中。此外他們還希望測試這些模型在與機器人或虛擬人物交流時生成能夠適當表達面部表情的能力。 FurChat 系統將大型語言模型（如 ChatGPT 或其他許多開源替代品，例如 LLAMA）與具有動態語音的機器人相結合。這是我們所知道的第一個既能進行通用對話又能提供特定訊息源（例如有關組織的檔案）的系統。研究結果
為了評估 FurChat 的效能，研究人員對一些使用者進行了測試，並要求他們在與代理人互動後分享反饋。該系統被放置在蘇格蘭的英國國家機器人實驗室，與訪客互動，為他們提供有關該設施、研究專案、即將舉行的活動等方面的訊息。 初步實驗結果表明，FurChat 系統在與使用者之間的交流中既流暢又豐富。未來，這項研究可能促使在公共場所、博物館、節日等場合引入類似基於 LLM 的實體 AI 代理人。未來展望
研究人員表示他們當前正致力於延伸實體對話代理人的功能，使其能夠參與所謂的“多方”對話，例如在探訪醫院時與多個人進行的交流。接下來，他們計劃拓展這些代理人的應用範圍，使其能夠與機器人團隊和人類共同解決現實世界的問題。 研究人員強調未來人工智慧和機器人系統將更多地與人類進行協作，因此這些系統的可靠性和可解釋性將變得越來越重要。他們希望透過不斷探索 AI 技術的最新進展，建立更具用途、易用性和引人入勝的系統，同時確保訊息的準確性和可靠性。結論與建議
FurChat 系統的研究成果為人機互動和實體對話代理人領域帶來了新的突破。與傳統的通用性對話模型不同，FurChat 系統結合了 LLM 技術和特定領域的訊息源，使得對話更加豐富、準確和有用。 未來，這類基於 LLM 的實體對話代理人可能在公共場所、博物館、節日等地方得到更廣泛的應用。同時在設計和開發這些系統時，必須重視其可靠性、準確性和可解釋性，並確保它們能夠與人類協作，解決實際問題。 做為使用者，我們應該對這些新興技術持開放態度，並理解它們在提供訊息和協助上的潛力。同時我們也應該關注相關技術的倫理和隱私問題，促進其可持續、負責任的發展。Tech Xplore 文章中提到的關鍵詞：
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