São Paulo — InkDesign News — Nos últimos meses, o interesse por assistentes de voz impulsionados por machine learning cresceu significativamente. Empresas como Google e OpenAI estão na vanguarda, destacando a importância de aprimorar a interação entre humanos e máquinas.
Arquitetura de modelo
O coração deste avanço reside na chamada Automated Prompt Engineering (APE). Um dos principais focos é a otimização dos modelos de linguagem, que compreendem a intenção do usuário e decidem qual ação executar. Os assistentes de voz modernos, ao contrário de seus antecessores, agora incorporam um modelo de funcionalidade de chamadas, permitindo que usuários realizem tarefas apenas por meio de comandos de voz.
Treinamento e otimização
O processo de otimização consiste em um ciclo iterativo, onde um prompt inicial é testado usando uma variedade de entradas de áudio geradas através de uma técnica chamada Text-to-Speech (TTS). O primeiro passo envolve a criação de um conjunto de testes diversificado com várias variantes semânticas. Este conjunto é então utilizado para avaliar a precisão do modelo.
“A otimização de prompts é essencial para garantir que o modelo reaja conforme esperado.”
(“Optimisation of prompts is essential to ensure the model reacts as expected.”)— Heiko Hotz, Pesquisador do Insight Media Group
Resultados e métricas
Resultados iniciais mostram que a abordagem APE pode aumentar significativamente a acurácia do assistente. O método avalia a eficácia do sistema por meio de métricas detalhadas, identificando falhas e áreas de melhoria. A precisão da interação inicial pode ser vista como um parâmetro vital, uma vez que o desempenho do assistente afeta diretamente a experiência do usuário.
“Estamos vendo melhorias no entendimento de solicitações indiretas e nuances emocionais.”
(“We are seeing improvements in understanding indirect requests and emotional nuances.”)— Heiko Hotz, Pesquisador do Insight Media Group
Os próximos passos incluem a integração de um sistema de feedback que permita ao modelo aprender com as interações humanas. À medida que a tecnologia avança, as aplicações práticas abrangem não apenas assistentes pessoais, mas também suporte ao cliente e integração em ambientes de negócios.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
