结果通过之前的生成模拟修复范式显著加速了商业聊天机器人的开发和评估。
除了加快机器人测试流程外还可以拓宽测试范围。示例就是一个很好的例子与机器人内置的多个测试对话相比总共生成并模拟了个对话——这表明它能够极大地扩展商业聊天机器人的测试范围。
然后机器人从业者可以使用修复器仪表板和内置分析面板来衡量机器人性能并识别机器人设计或模型相关的问题。
影响我们认为带来了许多积极影响
通过大幅加速商业机器人的开发和评估的范式应该 手机号数据库列表 能够减少人力投入成本并缩短产品上市时间。
其输出的可操作见解和建议对机器人从业者排除故障并改进其机器人模型非常有价值。
可以轻松部署在本地也可以作为应用部署其易于使用的界面可以降低 家可以在选择投注号码时更 机器人管理员和其他机器人从业者等用户的学习曲线。
这款易于部署且易于使用的应用程序显著降低了执行部署前机器人评估的门槛。
然而也存在潜在的负面影响
本研究中使用的基于预训练语言模型的释义器基于经过预训练和微调使用了从网络上抓取的大量文本语料库因此可能存在偏差。
这些偏差甚至可能传播到生成的释义中从而对这些刻板印象的主体造 选择加入列表 成伤害。
虽然释义模型仅用于生成测试意图查询但建议用户考虑这些道德问题并可能希望手动检查或以其他方式过滤生成的释义。