레플리
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챗봇을 공부한지 얼마안되었습니다. 너무 초보적인 질문일지 모르겠습니다.

논문을 검색하다보니 챗봇 빌더를 이용하기 보다는 챗봇 모델(GPT, BERT 시리즈)을 이용한 논문이 많았습니다. 공부하는 학생 입장에서는 챗봇 모델의 원리를 이해하고, 퍼플렉서티(Perplexity)를 통해 성능을 평가(객관적 증거)할 수 있기 때문일까요? 아님 챗봇 빌더에 비해 성능이 훨씬 좋기때문에 연구를 하는 것일까요?

 

현장에서의 목소리를 들으면 챗봇 빌더를 이용한 기업들도 꽤 되는 걸로 알고 있습니다. 쉽게 챗봇을 만들 수 있고, 다른 API를 이용하여 음성지원 및 결재 서비스까지 이용할 수 있다는 장점이 있어서 챗봇 빌더를 이용하는 것일까요?

 

궁금한 점

1. 현재 챗봇 빌더의 경우 어떤 챗봇 모델로 서비스가 되고 있는지 궁금합니다.

2. 구글은 GPT, BERT, ALBERT, Lamda 등의 모델을 계속 소개하고 있습니다. 그렇다면 구글 Dialogflow는 이중 어떤 모델을 사용하고 있을까요? 업데이트는 계속 되고 있겠죠.

3. 챗봇 빌더를 평가할 수 있는 지표는 없는지요?

4. 기업에서는 챗봇 빌더와 챗봇 모델로 직접 개발하는 경우가 많은지 궁금합니다. 그리고 성능 차이가 많이 나는지도 궁금합니다.

 

챗봇 빌더의 장단점과 성능을 평가하는 학위논문을 쓸까 생각중이여서 여쭤봤습니다. 감사합니다.

엮인글 :

깊은바다

2022.06.19 01:15:32
*.68.249.160

챗봇 빌더는 서비스라 논문 주제로는 맞지 않아서 그런게 아닐까요. 예전에는 챗봇 빌더를 머신러닝 기법으로 많이 구현했습니다. 지금은 문장을 임베딩으로 만들어서 유사도를 비교하는 방식도 적용하는 것 같습니다. 

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