Scaglione, Emanuel
(2021)
BlenderBot 2.0: Studio e Modellazione di un Chatbot basato su Transformers.
[Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in
Ingegneria informatica [LM-DM270], Documento full-text non disponibile
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Abstract
I Transformers hanno raggiunto lo stato dell’arte in qualsiasi ambito del Natural Language Processing (NLP) e del Natural Language Understanding (NLU), in questo lavoro di tesi è stata studiata l’architettura originale e alcune delle migliorie apportate a questa nel corso degli ultimi anni.
In una seconda fase è stato studiato un Chat Bot rivoluzionario reso pubblico nel Luglio del 2021, chiamato Blender Bot 2.0. Questo bot di Facebook è sia capace di sfruttare una memoria a lungo termine facilmente estendibile e sostituibile per immagazzinare informazioni sui propri interlocutori e sul mondo esterno, sia di effettuare ricerche online quando posto di fronte a quesiti di cui non è sicuro di conoscere la risposta. Il tutto è stato osservato non solo in termini di qualità dei risultati generati dai modelli, ma anche da un punto di vista di risorse impiegate. L’obiettivo è stato quello di minimizzare il consumo di memoria e il tempo necessario per addestrare i modelli, in modo da poter rendere accessibili le loro abilità su larga scala anche in presenza di hardware economici, diminuendo conseguentemente i costi per chiunque voglia farci affidamento; un grande passo per singoli individui appassionati, ma soprattutto per aziende interessate ad impiegarli in un contesto produttivo.
Abstract
I Transformers hanno raggiunto lo stato dell’arte in qualsiasi ambito del Natural Language Processing (NLP) e del Natural Language Understanding (NLU), in questo lavoro di tesi è stata studiata l’architettura originale e alcune delle migliorie apportate a questa nel corso degli ultimi anni.
In una seconda fase è stato studiato un Chat Bot rivoluzionario reso pubblico nel Luglio del 2021, chiamato Blender Bot 2.0. Questo bot di Facebook è sia capace di sfruttare una memoria a lungo termine facilmente estendibile e sostituibile per immagazzinare informazioni sui propri interlocutori e sul mondo esterno, sia di effettuare ricerche online quando posto di fronte a quesiti di cui non è sicuro di conoscere la risposta. Il tutto è stato osservato non solo in termini di qualità dei risultati generati dai modelli, ma anche da un punto di vista di risorse impiegate. L’obiettivo è stato quello di minimizzare il consumo di memoria e il tempo necessario per addestrare i modelli, in modo da poter rendere accessibili le loro abilità su larga scala anche in presenza di hardware economici, diminuendo conseguentemente i costi per chiunque voglia farci affidamento; un grande passo per singoli individui appassionati, ma soprattutto per aziende interessate ad impiegarli in un contesto produttivo.
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea magistrale)
Autore della tesi
Scaglione, Emanuel
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Natural Language Processing,Machine Learning,Transformer,ChatBot,Python
Data di discussione della Tesi
8 Ottobre 2021
URI
Altri metadati
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Scaglione, Emanuel
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Natural Language Processing,Machine Learning,Transformer,ChatBot,Python
Data di discussione della Tesi
8 Ottobre 2021
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