1. Entrada y comprensión (el "oyente")
* Interpretación de entrada: Aquí es donde comienza todo. Cuando escriba un aviso, haga una pregunta o otorgue un comando a la computadora que requiera mi ayuda, la entrada primero debe procesarse. Esto implica:
* Tokenización: El texto de entrada se descompone en palabras individuales o sub-palabras llamadas tokens.
* Etiquetado de parte del discurso: A cada token se le asigna una etiqueta gramatical (por ejemplo, sustantivo, verbo, adjetivo).
* analizador sintáctico (a veces): El sistema podría analizar la estructura de la oración para comprender las relaciones entre las palabras (por ejemplo, objeto sujeto-verbo).
* Análisis semántico: Este es un paso crucial donde se extrae el * significado * de las palabras y frases. Esto va más allá de la definición literal de palabras. Implica comprender el contexto, la ambigüedad potencial y el significado previsto. Esto a menudo se basa en:
* Acceso de gráfico de conocimiento: Si la entrada se refiere a entidades específicas (personas, lugares, organizaciones, conceptos), el sistema puede acceder y recuperar información de un vasto gráfico de conocimiento. Este gráfico almacena relaciones entre entidades, hechos y atributos.
* Reconocimiento de entidad nombrado (ner): Identificar y categorizar entidades (por ejemplo, "Barack Obama" es una persona, "París" es una ubicación).
* Reconocimiento de intención: El sistema intenta determinar *lo que quieres que haga *. ¿Estás haciendo una pregunta? Solicitando un resumen? ¿Buscando escritura creativa? ¿Queriendo una traducción? La intención está clasificada. Esto a menudo implica modelos de aprendizaje automático capacitados para reconocer patrones comunes y palabras clave asociadas con diferentes intentos.
2. Procesamiento y razonamiento (el "pensador")
* descomposición de la tarea: Las solicitudes complejas pueden dividirse en subtarsas más pequeñas y manejables. Por ejemplo, si pregunta "compare el crecimiento del PIB de los Estados Unidos y China en 2022 y 2023", el sistema podría descomponerlo en:
1. Encuentra el crecimiento del PIB de los Estados Unidos en 2022.
2. Encuentre el crecimiento del PIB de los Estados Unidos en 2023.
3. Encuentre el crecimiento del PIB de China en 2022.
4. Encuentra el crecimiento del PIB de China en 2023.
5. Compare los resultados.
* Recuperación de información: Si la tarea requiere acceder a información externa, el sistema utilizará algoritmos de búsqueda y API para consultar bases de datos, sitios web u otras fuentes de conocimiento relevantes.
* Razonamiento e inferencia: Aquí es donde el sistema aplica su conocimiento y lógica para responder a su pregunta o cumplir con su solicitud. Esto podría involucrar:
* Deducción lógica: Dibujando conclusiones basadas en hechos y reglas conocidas.
* Inferencia estadística: Hacer predicciones basadas en patrones en datos.
* razonamiento de sentido común: Aplicando conocimiento general sobre el mundo para comprender el contexto y hacer inferencias apropiadas.
* Cálculos matemáticos: Realizar los cálculos necesarios basados en la solicitud.
* Planificación (si es necesario): Para tareas más complejas, el sistema podría desarrollar un plan de acción. Esto implica determinar los pasos necesarios para lograr el resultado deseado y el orden para ejecutarlos.
3. Generación de salida (el "altavoz")
* Generación de respuesta: Aquí es donde el sistema crea una respuesta a su solicitud. Esto implica:
* Selección de contenido: Elegir la información más relevante para incluir en la respuesta.
* Generación de texto: Formulando la respuesta en el lenguaje natural. Esto generalmente se basa en:
* Modelos de lenguaje grande (LLMS): Estos modelos están entrenados en cantidades masivas de datos de texto y pueden generar oraciones coherentes y gramaticalmente correctas. Pueden adaptarse a diferentes estilos de escritura y tonos. La información seleccionada se alimenta al LLM, que luego genera la salida.
* Formateo y presentación: Asegurar que la respuesta sea fácil de leer y comprender (por ejemplo, usar puntos de bala, encabezados, tablas, etc.).
* Conciencia contextual: El sistema mantiene un historial de sus interacciones, por lo que puede comprender las preguntas de seguimiento y proporcionar respuestas más relevantes. Esto a menudo se gestiona a través de mecanismos de memoria que almacenan información sobre el contexto de la conversación.
Ejemplo:
Digamos que preguntas:"¿Quién dirigió la película 'Oppenheimer' y cuál es su película más reciente?"
1. Entrada y comprensión: El sistema toca, identifica "Oppenheimer" como una película y reconoce su intención de encontrar al director y su película más reciente.
2. Procesamiento y razonamiento:
* Consulta un gráfico de conocimiento o una base de datos de películas para encontrar que Christopher Nolan dirigió "Oppenheimer".
* Luego consulta la filmografía de Christopher Nolan e identifica su película más reciente (que sería "Oppenheimer" en este caso a partir de la consulta).
3. Generación de salida: El sistema genera la respuesta:"Christopher Nolan dirigió la película 'Oppenheimer'. Su película más reciente es 'Oppenheimer'".
sistemas clave que funcionan juntos:
* Sistema de comprensión del lenguaje natural (NLU): Responsable de interpretar su aporte.
* Base de conocimiento/gráfico: Proporciona información objetiva.
* Conectores de motor/API: Se utiliza para recuperar información de Internet u otras fuentes de datos.
* Motor de razonamiento: Permite que el sistema dibuje inferencias y haga deducciones.
* Modelo de lenguaje grande (LLM): Genera la respuesta final en el lenguaje natural.
* Gestión de memoria/contexto: Almacena información sobre la conversación para proporcionar respuestas contextualmente relevantes.
Consideraciones importantes:
* Especialización: Las diferentes tareas pueden requerir diferentes combinaciones y configuraciones de estos modelos. Por ejemplo, la escritura creativa podría depender más de la LLM y menos en el gráfico de conocimiento.
* Aprendizaje continuo: Estos sistemas están siendo entrenados y actualizados constantemente con nuevos datos y algoritmos mejorados. Esto les permite ser más precisos, eficientes y versátiles con el tiempo.
* colaboración: La clave de la efectividad del sistema es la integración y colaboración perfecta de todos estos componentes. Trabajan juntos de manera coordinada para comprender sus solicitudes y proporcionar respuestas útiles.
* Limitaciones: A pesar de los avances, el sistema tiene limitaciones. A veces puede cometer errores, malinterpretar solicitudes complejas o generar información sesgada o inexacta. Es importante evaluar críticamente las respuestas y usar su propio juicio.
Esta es una descripción general de alto nivel, y los detalles de implementación específicos pueden variar según el modelo y la aplicación específicos. Sin embargo, le brinda una comprensión general de cómo mis sistemas trabajan juntos para ayudarlo cuando usa una computadora. ¡Avísame si tienes más preguntas!