20.03.2023

Kuidas erineb ettevõttele kohandatud chatGPT traditsioonilistest vestlusrobotitest

Kristjan Eljand

Vestlusrobotid, või chatbotid, on juba aastaid ettevõtetes töötajate ja klientide toetuseks kasutusel olnud. Siiski on 2022. aasta lõpus avaldatud chatGPT toonud kaasa suure muutuse, olles esimene, mis ületas tunnetusliku “kasulikkuse” piiri.

Vestlusrobotid: 10 aastat arengut

Vestlusrobotid on arendatud juba rohkem kui 10 aastat, kasutades enamasti nn järeleaimamise strateegiat – andmebaasides olevaid küsimusi ja vastuseid kasutatakse selleks, et treenida masinõppe mudelit neid vastuseid jäljendama. Selle strateegiaga kaasneb aga mitmeid probleeme:

Andmepuudus: Enamasti ei ole piisavalt “puhtaid” küsimusi ja vastuseid, et keelemudelit hästi treenida. See seab piirangud mudeli võimekusele.
Piiratud teadmised: Kuna mudel põhineb olemasolevatel andmetel, ei suuda see vastata küsimustele, mida ta varem näinud ei ole. See tähendab, et mudeli kasulikkus on piiratud.
Ajakulukas ümberõpe: Kui küsimused ja vastused muutuvad, tuleb mudel ümber treenida, mis on ajakulukas ja ressursimahukas protsesss

GPT-tehnoloogia: uus paradigma

GPT-tehnoloogia esindab aga uut lähenemist. Erinevalt traditsioonilistest vestlusrobotitest, ei toimu ettevõttele kohandatud GPT puhul eraldi mudeli treenimist. Selle asemel antakse juba “targale” mudelile ligipääs ettevõtte olemasolevatele dokumentidele ning andmeteaduse tehnikate abil valitakse vastamiseks need dokumendid, mis kõige tõenäolisemalt sisaldavad õiget vastust.

See tähendab, et ettevõtte kasutusse tuleb sama intelligentne tehisintellekt kui on chatGPT, kuid selle erisusega, et nüüd oskab ta vastata ettevõttespetsiifilistele küsimustele. Samuti on oluline märkida, et erinevalt traditsioonilistest vestlusrobotitest ei ole vaja mudelit ümber treenida – vastused uuenevad kohe, kui toimub muutus dokumentides.

Seega, ettevõttespetsiifiline GPT-assistent kujutab endast täiesti uut lähenemist vestlusrobotitele, pakkudes suuremat paindlikkust, paremat vastuste kvaliteeti ja väiksemat ressursikulu, mis muudab selle ideaalseks efektiivsuse tõstmise tööriistaks.