के तपाईंले कहिल्यै सोच्नुभएको छ कि कसरी च्याटबटहरू र भर्चुअल सहायकहरू उठ्छन् जब तपाईंले 'हे सिरी' वा 'एलेक्सा' भन्नुहुन्छ? यो सफ्टवेयरमा इम्बेड गरिएका पाठ कथन सङ्कलन वा ट्रिगर शब्दहरूको कारण हो जसले प्रोग्राम गरिएको वेक शब्द सुन्ने बित्तिकै प्रणाली सक्रिय गर्दछ।
यद्यपि, ध्वनि र उच्चारण डेटा सिर्जना गर्ने समग्र प्रक्रिया त्यति सरल छैन। यो वांछित नतिजाहरू प्राप्त गर्न सही प्रविधिको साथ चलाउनु पर्ने प्रक्रिया हो। तसर्थ, यस ब्लगले राम्रो उच्चारण/ट्रिगर शब्दहरू सिर्जना गर्ने मार्ग साझा गर्नेछ जुन तपाईंको संवादात्मक एआईसँग निर्बाध रूपमा काम गर्दछ।
कथनहरू के हुन्?
कथनहरूलाई वाक्यांश वा ट्रिगर शब्दहरूलाई कृत्रिम रूपमा बुद्धिमान मोडेल सक्रिय गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। जब तपाईंको एआई मोडेलले यसको वेक शब्द पत्ता लगाउँदछ, यसले स्वचालित रूपमा प्रयोगकर्ताको अर्को अनुरोध रेकर्ड गर्न थाल्छ र उपयुक्त कार्य वा जवाफको साथ जवाफ दिन्छ।
कथनले सफ्टवेयरलाई वेक शब्दहरू कसरी चिन्न सकिन्छ भनेर सिकाउनको लागि गहिरो शिक्षाको अवधारणा प्रयोग गर्दछ। एकपटक वेक वर्डले सफ्टवेयर सक्रिय गरेपछि, प्रणालीले अनुरोधलाई क्याप्चर, डिकोडिङ र सर्भिस गर्न थाल्छ। जब प्रयोगमा छैन, प्रणाली निष्क्रिय रूपमा ट्रिगर शब्दहरूको लागि सुन्न जारी राख्छ।
तपाईंको AI सफ्टवेयरले सही नतिजाहरू प्राप्त गर्नको लागि, प्रत्येक उद्देश्यका लागि विभिन्न उच्चारणहरूको प्रशस्तता क्याप्चर गर्नु आवश्यक छ। यसले एआई मोडेलको लागि राम्रो प्रशिक्षणमा मद्दत गर्दछ।
[यो पनि पढ्नुहोस्: के तपाई सिरी र एलेक्साले तपाईलाई कसरी बुझ्नुहुन्छ भनेर जान्न चाहानुहुन्छ?]
कथनहरूको भण्डार सिर्जना गर्दा सम्झनु पर्ने बिन्दुहरू
अब जब हामीलाई थाहा छ कि प्रशिक्षण एआई मोडेलहरूको लागि महत्त्वपूर्ण छ, जान्नको अर्को कुरा भनेको एआई मोडेलहरूलाई कसरी उच्चारणहरू प्रदान गर्ने हो। सामान्यतया, वार्तालापात्मक एआई लाई तालिम दिनको लागि उच्चारणहरूको भण्डार सिर्जना गरिन्छ।
यद्यपि, कथनहरूको भण्डारहरू निर्माण गर्दा याद गर्न विभिन्न चीजहरू छन्। विचार गर्नुपर्ने कुराहरू निम्न छन्:
प्रयोगकर्ता उद्देश्य
मुख्यतया आफ्नो AI मोडेलका लागि कथनहरू तयार गर्दा, तपाईंले डेटासेटहरू विकास गरिरहनुभएको प्रयोगकर्ताको उद्देश्य बुझ्नुभएको सुनिश्चित गर्नुहोस्। तपाईंले एआई मोडेलसँग कुराकानी गर्दा प्रयोगकर्ताहरूले प्रविष्ट गर्न सक्ने विभिन्न उच्चारणहरू पत्ता लगाउन आवश्यक छ।
उच्चारण को भिन्नता
भिन्नताहरू यस प्रक्रियाको अत्यावश्यक भाग हुन्, प्रत्येक उद्देश्यका लागि जति धेरै भिन्नताहरू, तपाईंले प्राप्त गर्नुहुनेछ अझ राम्रो परिणामहरू। त्यसोभए, प्रयोगकर्ता उच्चारणहरूको बहु भिन्नताहरू सिर्जना गर्न निश्चित गर्नुहोस्। तपाईं यसलाई द्वारा गर्न सक्नुहुन्छ
- एउटै वाक्यका लागि छोटो, मध्यम र ठूला वाक्यहरू सिर्जना गर्दै।
- शब्दहरू र वाक्यहरूको लम्बाइ परिवर्तन गर्दै।
- अद्वितीय शब्दहरू प्रयोग गर्दै।
- वाक्यहरूको बहुवचन।
- व्याकरण मिलाएर।
उच्चारणहरू सधैं राम्रोसँग बनाइएका हुँदैनन्
धेरैजसो मानिसहरूलाई आफ्नो कुराकानीमा टुक्रा टुक्रा वाक्यहरू प्रयोग गर्ने बानी हुन्छ। रोबोटहरूसँग व्यवहार गर्दा, तिनीहरू समान सुविधा चाहन्छन्। त्यसकारण तपाईंले पूर्ण संरचित वाक्यहरू मात्र समावेश गर्नु हुँदैन तर तपाईंको प्रशिक्षण डेटामा टाइपो, गलत हिज्जेहरू, र ढिलो रूपमा भनिएका वाक्यहरू पनि थप्नु पर्छ।
लिभरेज प्रतिनिधि सर्तहरू र सन्दर्भहरू
कथनहरू सिर्जना गर्दा, मानक शब्दावली र सन्दर्भहरू प्रयोग गर्नुहोस् जुन धेरै मानिसहरूले बुझ्छन्। याद गर्नुहोस्, तपाईंले एक उत्कृष्ट रोबोट निर्माण गर्नुपर्दैन जसले परिष्कृत भाषा प्रयोग गर्दछ जुन विशेषज्ञहरूले मात्र प्राप्त गर्न सक्छन्। यसको सट्टा, धेरै सामान्य र सबैले सजिलै बुझ्न सक्ने कथनहरू बनाउनमा फोकस गर्नुहोस्।
विभिन्न वाक्यांश र शब्दावली
धेरै AI प्रशिक्षकहरूले अक्सर गर्ने एउटा सामान्य गल्ती हो कि उनीहरूले विभिन्न वाक्यहरू प्रयोग गर्छन् तर ती शब्दहरू परिवर्तन गर्दैनन्। उदाहरणका लागि, मानौं तपाईंले "कुन कोठामा टेलिभिजन छ?", "टेलिभिजन कहाँ छ?", "म टेलिभिजन कहाँ फेला पार्न सक्छु?" जस्ता उच्चारणहरू सिर्जना गर्नुहुन्छ।
यी सबै उच्चारणहरूमा वाक्यहरू परिवर्तन हुन सक्छ, तर मूल शब्द 'टेलिभिजन' उस्तै रहन्छ। त्यसोभए तपाईंले यो सुनिश्चित गर्न आवश्यक छ कि तपाईंले प्रविष्ट गर्नुभएका सबै चीजहरूको लागि भिन्नताहरू प्रयोग गर्नुहोस्। त्यसैले टेलिभिजनको सट्टा, तपाईं शब्दको लागि समानार्थी शब्दहरू प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ।
प्रत्येक उद्देश्यको लागि उदाहरण उच्चारण
तपाईंले योजना गर्नुभएको प्रत्येक उद्देश्यका लागि उदाहरण उच्चारणहरू तोकिएका छन्। धेरैजसो AI प्रशिक्षण प्लेटफर्महरूले कम्तिमा 10-15 उच्चारणहरू प्रति उद्देश्य थप्न सुझाव दिन्छ। सौभाग्यवश, धेरैजसो विकास वातावरणहरूले तपाईंलाई उच्चारणहरू थप्न, मोडेल सिर्जना गर्न र परीक्षण गर्न र तपाईंको कथनहरू पुन: भ्रमण गर्न दिन्छ।
त्यसोभए सही इकाई निकासी र सही आशय भविष्यवाणीको लागि उत्तम अभ्यास भनेको पहिले केही कथनहरू थप्नु हो, तिनीहरूलाई परीक्षण गर्नुहोस्, र त्यसपछि अन्य इनपुटहरू थप्नुहोस्।
वास्तविक जीवन परिदृश्यहरूमा परीक्षण र समीक्षा
परीक्षण, AI मोडेल यो पूर्ण हुनको लागि महत्त्वपूर्ण छ। यद्यपि, परियोजनाको बारेमा धेरै थाहा नभएका मानिसहरूका विभिन्न समूहहरू विरुद्ध मोडेल परीक्षण गर्नु उत्तम हुन्छ।
यसले कमजोरीहरूलाई बाहिर ल्याउनेछ जुन सामान्यतया तपाइँको टोलीले पत्ता लगाउँदैन, तपाइँको टोलीलाई तपाइँले डिजाइन गरिरहनु भएको AI मोडेलको सामान्य बुझाइ छ।
यस बाहेक, हामीसँग प्रयोगकर्ता कथनहरूको निरन्तर समीक्षा पनि छ। यसले AI मोडेलहरूको प्रदर्शन प्रदर्शन गर्नेछ, र तपाईंले राम्रो सुधार र डेटाको साथ मोडेल अपडेट गर्न सक्षम हुनुहुनेछ।
निष्कर्ष
अन्ततः, धेरै कारकहरूले तपाइँको संवादात्मक एआई को सफलता मा योगदान गर्दछ। त्यसकारण, परियोजनाको जटिलताहरू बुझ्ने व्यावसायिक सेवाबाट मोडेललाई तालिम दिनु उत्तम हुन्छ। पूर्णताको लागि तपाइँको मोडेललाई तालिम दिन यो तपाइँको उत्कृष्ट शट हुनेछ। तपाईं सक्नुहुन्छ हाम्रो Shaip टोलीलाई सम्पर्क गर्नुहोस् आफ्नो आवश्यकताहरु छलफल गर्न र हाम्रो प्रक्रिया बारे जान्न।
[यो पनि पढ्नुहोस्: वार्तालाप AI को लागि पूर्ण गाइड]
