Fugu-MT 論文翻訳(概要): Chat Failures and Troubles: Reasons and Solutions

論文の概要: Chat Failures and Troubles: Reasons and Solutions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03708v2
Date: Thu, 18 Jan 2024 15:35:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-19 20:08:26.439380
Title: Chat Failures and Troubles: Reasons and Solutions
Title（参考訳）: チャットの失敗とトラブル:理由と解決策
Authors: Manal Helal, Patrick Holthaus, Gabriella Lakatos, Farshid Amirabdollahian
Abstract要約: 訓練された人工知能(AI)事前訓練モデルの使用をガイドするクローズドループ制御アルゴリズムを使用することが推奨されている。本稿では,Chatにおける障害やトラブルの原因となるヒューマンロボットインタラクション(HRI)の一般的な問題について検討する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper examines some common problems in Human-Robot Interaction (HRI) causing failures and troubles in Chat. A given use case's design decisions start with the suitable robot, the suitable chatting model, identifying common problems that cause failures, identifying potential solutions, and planning continuous improvement. In conclusion, it is recommended to use a closed-loop control algorithm that guides the use of trained Artificial Intelligence (AI) pre-trained models and provides vocabulary filtering, re-train batched models on new datasets, learn online from data streams, and/or use reinforcement learning models to self-update the trained models and reduce errors.
Abstract（参考訳）: 本稿では,Chatにおける障害やトラブルの原因となるヒューマンロボットインタラクション(HRI)の一般的な問題について検討する。あるユースケースの設計決定は、適切なロボット、適切なチャットモデル、失敗の原因となる共通の問題、潜在的な解決策の特定、継続的な改善計画から始まります。結論として、トレーニング済み人工知能(ai)事前学習モデルの使用をガイドし、語彙フィルタリング、新しいデータセットでバッチモデルの再トレーニング、データストリームからオンライン学習、強化学習モデルを使用してトレーニング済みモデルを自己更新し、エラーを低減するクローズドループ制御アルゴリズムの使用が推奨されている。

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