បញ្ហា (The Problem)៖ ប្រព័ន្ធសន្ទនាផ្ដោតលើកិច្ចការ (Task-Oriented Dialogue Systems) ភាគច្រើនប្រើប្រាស់វិធានកំណត់ទុកជាមុនដែលពិបាកក្នុងការពង្រីក ខណៈការប្រើប្រាស់ការរៀនពង្រឹងស៊ីជម្រៅ (DRL) ទាមទារថាមពលកុំព្យូទ័រខ្ពស់ និងកម្មវិធីក្លែងធ្វើអ្នកប្រើប្រាស់ដែលស្មុគស្មាញ។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្រពីរជំហានដោយរួមបញ្ចូលការរៀនត្រាប់តាម (Imitation Learning) និងក្បួនដោះស្រាយការរៀនពង្រឹង (Reinforcement Learning) ដើម្បីបង្កើនល្បឿននៃការបង្វឹកម៉ូដែលសន្ទនា។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Supervised Learning (MLE) ការរៀនតាមបែបមានការគ្រប់គ្រង (Supervised Learning - MLE) |
ងាយស្រួលក្នុងការអនុវត្ត និងដើរតួជាមូលដ្ឋានគ្រឹះ (Warm-up) ដ៏ល្អសម្រាប់ការបង្វឹកបន្ត។ | មានអត្រាជោគជ័យទាបបំផុតក្នុងការបញ្ចប់កិច្ចការ និងមិនសូវមានភាពបត់បែនក្នុងបរិស្ថានថ្មី។ | អត្រាជោគជ័យ ៤៨,៤% និងអត្រាបញ្ចប់កិច្ចការ ៥២,៦% ក្នងស្ថាបត្យកម្ម Pipeline។ |
| Policy Gradient (PG) ក្បួនដោះស្រាយ Policy Gradient (PG) |
អាចរៀនពីបទពិសោធន៍ផ្ទាល់តាមរយៈយន្តការវាយតម្លៃ និងផ្តល់រង្វាន់។ | បង្ហាញលទ្ធផលខ្សោយជាងគេក្នុងការធ្វើឱ្យសម្រេចគោលដៅសន្ទនា ដោយមានវេនសន្ទនាច្រើន។ | អត្រាជោគជ័យត្រឹមតែ ៤៤,៣% និងប្រើវេនសន្ទនាជាមធ្យម ១៤,៦៩។ |
| Guided dialogue policy learning (GDPL) ការរៀនគោលការណ៍សន្ទនាដោយប្រើ Adversarial Inverse RL (GDPL) |
មានល្បឿននៃការធ្វើសមាហរណកម្ម (Convergence speed) លឿនជាងក្បួនដោះស្រាយ PPO។ | អត្រាជោគជ័យនៅតែទាប (មិនដល់ ៥០%) ដែលមិនទាន់អាចប្រើប្រាស់ជាផ្លូវការបានល្អ។ | អត្រាជោគជ័យ ៤៨,៥% និងប្រើវេនសន្ទនាជាមធ្យម ១១,៤៧។ |
| Proximal Policy Optimization (PPO) with Behavior Cloning ក្បួនដោះស្រាយ PPO រួមបញ្ចូលជាមួយការរៀនត្រាប់តាម (វិធីសាស្ត្រស្នើឡើង) |
កាត់បន្ថយពេលវេលាបង្វឹកពីចំណុចសូន្យ និងមានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់ក្នុងការសន្ទនាពហុវិស័យ ដោយប្រើប៉ារ៉ាម៉ែត្រតិច។ | ទាមទារទិន្នន័យគំរូអ្នកជំនាញដែលគ្មានកំហុស ដើម្បីជៀសវាងការចម្លងកំហុស (Error replication) ទៅក្នុងប្រព័ន្ធ។ | អត្រាជោគជ័យ ៧៦,៤% (ដល់ទៅ ៩១,៨% ក្នុងការសាកល្បងខ្លះ) និងកាត់បន្ថយវេនសន្ទនាបានប្រមាណ ៥០%។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការសិក្សានេះទាមទារធនធានកុំព្យូទ័រមធ្យមសម្រាប់ការបង្វឹកម៉ូដែល ការរៀនពង្រឹង (RL) ប៉ុន្តែវិធីសាស្ត្រដែលបានស្នើឡើងជួយកាត់បន្ថយបន្ទុកកុំព្យូទ័រ និងទំហំប៉ារ៉ាម៉ែត្របានយ៉ាងច្រើនបើធៀបនឹងម៉ូដែល End-to-End។
ការសិក្សានេះពឹងផ្អែកទាំងស្រុងលើសំណុំទិន្នន័យ MultiWOZ2.1 ដែលជាការសន្ទនាជាភាសាអង់គ្លេសផ្តោតលើវិស័យទេសចរណ៍នៅប៉ែកអឺរ៉ុប។ សម្រាប់បរិបទប្រទេសកម្ពុជា អាកប្បកិរិយានៃការសន្ទនា ការប្រើប្រាស់ពាក្យពេចន៍ និងរចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យទេសចរណ៍អាចមានទម្រង់ខុសប្លែកពីនេះទាំងស្រុង។ ដូចនេះ វាចាំបាច់ត្រូវមានការប្រមូលនិងរៀបចំទិន្នន័យជាភាសាខ្មែរដែលមានគុណភាពខ្ពស់ ដើម្បីឱ្យប្រព័ន្ធនេះអាចដំណើរការបានពិតប្រាកដ។
វិធីសាស្ត្រនេះមានសក្តានុពលខ្ពស់ក្នុងការអភិវឌ្ឍជំនួយការឆ្លាតវៃ (Chatbots) នៅកម្ពុជា ដោយសារវាត្រូវការកម្លាំងកុំព្យូទ័រតិចជាងការប្រើប្រាស់ម៉ូដែលភាសាខ្នាតធំ (LLMs)។
ការប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្របំពង់ក (Pipeline) រួមជាមួយការរៀនពង្រឹងនេះ គឺជាជម្រើសដ៏ស័ក្តិសមសម្រាប់ស្ថាប័នកម្ពុជាក្នុងការកសាងប្រព័ន្ធ AI ផ្ទាល់ខ្លួន ដោយមិនចាំបាច់ពឹងផ្អែកទាំងស្រុងលើសេវាកម្មបរទេសដែលមានតម្លៃថ្លៃ។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Dialogue policy | ជាសមាសភាគស្នូលមួយនៃប្រព័ន្ធសន្ទនាដែលមានតួនាទីសម្រេចចិត្តជ្រើសរើសសកម្មភាពបន្ទាប់ (ដូចជាការសួរសំណួរបន្ថែម ឬផ្តល់ចម្លើយ) ដោយផ្អែកលើស្ថានភាពសន្ទនាបច្ចុប្បន្ន ដើម្បីជួយសម្រេចគោលដៅរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ឱ្យបានលឿននិងត្រឹមត្រូវ។ | ដូចជាអ្នករត់តុក្នុងភោជនីយដ្ឋានដែលដឹងថាពេលណាត្រូវសួរភ្ញៀវពីការកុម្ម៉ង់ម្ហូប និងពេលណាត្រូវយកវិក្កយបត្រមកគិតប្រាក់។ |
| Deep reinforcement learning | ជាបច្ចេកទេសបញ្ញាសិប្បនិម្មិតកម្រិតខ្ពស់ដែលរួមបញ្ចូលបណ្ដាញសរសៃប្រសាទ (Neural Networks) ជាមួយនឹងការរៀនពង្រឹង (Reinforcement Learning) ដែលអនុញ្ញាតឱ្យកុំព្យូទ័ររៀនធ្វើការសម្រេចចិត្តក្នុងស្ថានភាពស្មុគស្មាញ និងទិន្នន័យធំៗ តាមរយៈការសាកល្បងនិងកំហុស ដោយប្រព័ន្ធទទួលបានរង្វាន់ឬពិន័យ។ | ដូចជាការបង្វឹកសត្វឆ្កែឱ្យចេះចាប់បាល់ ដោយយើងផ្តល់នំចំណីជារង្វាន់នៅពេលវាធ្វើបានល្អ និងដកហូតរង្វាន់ពេលវាធ្វើខុស។ |
| Proximal policy optimization | ជាក្បួនដោះស្រាយដ៏ពេញនិយមមួយនៃការរៀនពង្រឹង (Reinforcement Learning) ដែលធានាថាការអាប់ដេតចំណេះដឹងថ្មីៗរបស់ម៉ូដែលមិនផ្លាស់ប្តូរទំហំធំពេកពីចំណេះដឹងចាស់ ដើម្បីរក្សាស្ថិរភាពកុំឱ្យវាបាត់បង់សមត្ថភាពមុនៗ។ | ដូចជាការរៀនជិះកង់ដោយកែតម្រូវចលនាខ្លួនបន្តិចម្តងៗ ដើម្បីកុំឱ្យដួល ជាជាងការប្តូររបៀបជិះភ្លាមៗ ១៨០ ដឺក្រេ។ |
| Imitation learning | ជាវិធីសាស្ត្របង្វឹកប្រព័ន្ធបញ្ញាសិប្បនិម្មិតដោយឱ្យវាសង្កេតនិងចម្លងតាមអាកប្បកិរិយា ឬការសម្រេចចិត្តរបស់អ្នកជំនាញ (មនុស្ស) ដោយផ្ទាល់ ជាជាងការឱ្យវារាវរកវិធីដោយខ្លួនឯងពីចំណុចសូន្យ ដែលជួយចំណេញពេលវេលាយ៉ាងច្រើន។ | ដូចជាកូនក្មេងរៀនចងខ្សែស្បែកជើងដោយការសម្លឹងមើល និងធ្វើតាមសកម្មភាពរបស់ឪពុកម្តាយ។ |
| Task-oriented dialogue system | ជាប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័រសន្ទនា (Chatbot) ដែលត្រូវបានរចនាឡើងយ៉ាងច្បាស់លាស់ដើម្បីជួយអ្នកប្រើប្រាស់បញ្ចប់កិច្ចការជាក់លាក់ណាមួយ ដូចជាការកក់សំបុត្រយន្តហោះ ស្វែងរកភោជនីយដ្ឋាន ឬហៅតាក់ស៊ី ក្នុងចំនួនវេនសន្ទនាដ៏ខ្លីបំផុត។ | ដូចជាភ្នាក់ងារបម្រើសេវាកម្មអតិថិជនតាមទូរសព្ទដែលសួររកព័ត៌មានចាំបាច់តែប៉ុន្មានម៉ាត់ ដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាជូនយើង។ |
| User Simulator | ជាកម្មវិធីកុំព្យូទ័រដែលដើរតួជាមនុស្ស (អ្នកប្រើប្រាស់) ជាមួយអាកប្បកិរិយាចៃដន្យ ដើម្បីធ្វើការសន្ទនាសាកល្បងរាប់ពាន់ដងជាមួយប្រព័ន្ធសន្ទនា (Dialogue Agent) ក្នុងគោលបំណងបង្វឹកវាឱ្យឆ្លាតវៃដោយមិនចាំបាច់រំខានប្រើមនុស្សពិតប្រាកដ។ | ដូចជាកីឡាករប្រដាល់ដែលហ្វឹកហាត់វាយជាមួយបាវខ្សាច់ ឬម៉ាស៊ីន មុននឹងឡើងសង្វៀនប្រកួតជាមួយមនុស្សពិត។ |
| Markov decision process | ជាក្របខ័ណ្ឌគណិតវិទ្យាសម្រាប់ធ្វើគំរូនៃដំណើរការសម្រេចចិត្តតាមដំណាក់កាល ដែលលទ្ធផលនៃសកម្មភាពនីមួយៗពឹងផ្អែកតែលើស្ថានភាពបច្ចុប្បន្នប៉ុណ្ណោះ (មិនខ្វល់ពីអតីតកាលដ៏យូរលង់) ដោយគិតបញ្ចូលទាំងប្រូបាប៊ីលីតេ និងរង្វាន់រំពឹងទុក។ | ដូចជាការលេងអុក ដែលការដើរកូនបន្ទាប់គឺពឹងផ្អែកតែលើទីតាំងកូនអុកបច្ចុប្បន្ននៅលើក្តារប៉ុណ្ណោះ មិនមែនពឹងផ្អែកថាតើកូនអុកនោះដើរមកដល់ទីនេះតាមផ្លូវណានោះទេ។ |
| Multi-domain environment | ជាបរិបទសន្ទនាទូលំទូលាយដែលអ្នកប្រើប្រាស់អាចប្តូរប្រធានបទ ឬមានគោលដៅលើសពីមួយ (ឆ្លងកាត់ច្រើនវិស័យ) នៅក្នុងវគ្គសន្ទនាតែមួយ ឧទាហរណ៍៖ កក់សណ្ឋាគាររួច ហើយសួររកភោជនីយដ្ឋានក្បែរនោះ ព្រមទាំងហៅតាក់ស៊ីបន្តទៀត។ | ដូចជាផ្សារទំនើបធំមួយ ដែលអ្នកអាចទិញម្ហូបផង ទិញសម្លៀកបំពាក់ផង និងមើលកុនផង ដោយមិនចាំបាច់ចេញទៅកន្លែងផ្សេង។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
