tỷ lệ kèo bóng đá trực tuyến Lab, hai bài báo được chấp nhận tại “COLING 2025”, hội nghị quốc tế về lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Trong những năm gần đây, với sự phát triển nhanh chóng của thị trường quảng cáo trên Internet, việc sử dụng công nghệ tỷ lệ kèo bóng đá trực tuyến để hợp lý hóa quá trình sản xuất và vận hành sáng tạo đang thu hút sự chú ý với mục đích tối đa hóa hiệu quả quảng cáo Hơn nữa, có những nỗ lực tích cực để triển khai các dịch vụ tỷ lệ kèo bóng đá trực tuyến không chỉ trên Internet mà còn trong thế giới thực nơi chúng ta đang sống, chẳng hạn như hỗ trợ tiếp thị và quảng bá DX

Ra mắt vào năm 2023Nhóm tìm hiểu hoạt độngTại 100451_100536|, chúng tôi đang tiến hành nghiên cứu với mục đích cung cấp các dịch vụ tỷ lệ kèo bóng đá trực tuyến hiệu quả hơn bằng cách hiểu hành vi của mọi người trong thế giới thực và chúng tôi cũng đang tiến hành nghiên cứu trong lĩnh vực kinh doanh truyền thông bán lẻ của mìnhNghiên cứu hệ thống ước tính dòng chảy cho các cửa hàng bán lẻ thực tế

Chúng tôi cũng đã khởi động một dự án nghiên cứu về tỷ lệ kèo bóng đá trực tuyến đa phương thức để hiểu hành vi và đang nỗ lực xây dựng các mô hình cơ sở hạ tầng đa phương thức vượt qua ranh giới của các lĩnh vực và phương thức, bao gồm thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận dạng giọng nói
 

「」
Tác giả: Sekii Taiki (Phòng thí nghiệm tỷ lệ kèo bóng đá trực tuyến của CyberAgent)

Một trong những công nghệ cơ bản hỗ trợ ``generative tỷ lệ kèo bóng đá trực tuyến'' là mô hình xử lý trình tự sâu được sử dụng trong các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn và mô hình đa phương thức Đặc biệt, một mô hình có tên Transformer đang đóng một vai trò quan trọng trong việc phát triển Generative tỷ lệ kèo bóng đá trực tuyến
Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã nỗ lực tăng tốc và tiết kiệm bộ nhớ trên các mô hình xử lý chuỗi sâu để cho phép phát triển ứng dụng trong môi trường có tài nguyên tính toán hạn chế cũng như xử lý độ dài chuỗi dài hơn và dữ liệu ở quy mô lớn hơn Cụ thể, chúng tôi đã đề xuất một phương pháp nhằm cải thiện hiệu quả lưu trữ thông tin trong lớp ẩn của mô hình xử lý chuỗi sâu và đã chứng minh trong các thử nghiệm về các tác vụ suy luận thông thường bằng cách sử dụng các mô hình như Transformer++ và Mamba rằng có thể tăng tốc mô hình và tiết kiệm bộ nhớ trong khi vẫn duy trì độ chính xác

Ngoài ra, nhóm Tác nhân tương tác sẽ tiến hành nghiên cứu và phát triển đối thoại trong dịch vụ khách hàng với mục đích hiện thực hóa một tác nhân đối thoại khuyến khích hành vi của con người và vào năm 2021, nhóm nghiên cứu của Phòng thí nghiệm tỷ lệ kèo bóng đá trực tuyến sẽ thành lập một tổ chức chung có tên là "Trung tâm nghiên cứu đối thoại hoàn toàn tự độngBắt đầu nghiên cứu chung với Trung tâm Nghiên cứu Giáo dục tỷ lệ kèo bóng đá trực tuyến và Khoa học dựa trên Dữ liệu của Đại học TohokuTôi đang làm việc với Trợ lý Giáo sư Reina Akama, người chuyên nghiên cứu về xử lý ngôn ngữ tự nhiên và trí tuệ nhân tạo, để ``xây dựng tỷ lệ kèo bóng đá trực tuyến đối thoại dịch vụ khách hàng giúp tăng tỷ lệ hoàn thành nhiệm vụ mục tiêu''

「」
Tác giả: Asahi Betona (Phòng thí nghiệm tỷ lệ kèo bóng đá trực tuyến của CyberAgent), Atsushi Baba (Phòng thí nghiệm tỷ lệ kèo bóng đá trực tuyến của CyberAgent), Shiki Sato (Phòng thí nghiệm tỷ lệ kèo bóng đá trực tuyến của CyberAgent), Reina Akama (Đại học Tohoku)

Trong những năm gần đây, các phương thức dịch vụ khách hàng mới sử dụng hình đại diện và robot ngày càng mở rộng trong hoạt động dịch vụ khách hàng, bao gồm các cơ sở thương mại, cơ sở lưu trú và nhà hàng Nếu các cuộc đàm phán bán hàng có thể được tự động hóa bằng hệ thống đối thoại, người dùng sẽ có thể tham khảo ý kiến ​​về sản phẩm bất kể thời gian hay địa điểm và các công ty cũng sẽ có thể thực hiện các hoạt động bán hàng ở những khu vực mà nhân viên bán hàng không thể can thiệp, chẳng hạn như trang đích quảng cáo và trang thương mại điện tử Có rất nhiều lợi ích cho cả công ty và người dùng
Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã xây dựng tập dữ liệu đối thoại bán hàng nhắm mục tiêu doanh số bán sản phẩm như một bước đầu tiên hướng tới hiện thực hóa một hệ thống đối thoại bán hàng có thể mang lại "những lời chào hàng xuất sắc" Khi thu thập dữ liệu đối thoại, chúng tôi đã tạo cài đặt và môi trường đối thoại gần nhất có thể với môi trường hoạt động dự kiến của hệ thống đối thoại bán hàng, chẳng hạn như tạo kịch bản đối thoại giữa con người và hệ thống có tính đến khả năng người dùng bỏ cuộc đối thoại giữa chừng Hơn nữa, tập dữ liệu này dự kiến ​​sẽ dẫn đến phân tích chi tiết về chiến lược đối thoại bán hàng nhằm tăng ý định mua hàng của người dùng và phát triển hệ thống đối thoại bán hàng hiệu quả có thể chuyển đổi linh hoạt các chiến lược đối thoại tùy theo phản ứng của người dùng
Các thử nghiệm đánh giá người dùng thực tế cũng cho thấy rằng LLM (GPT-35), được tinh chỉnh bằng cách kết hợp kiến thức về các chiến lược đối thoại bán hàng thu được bằng cách phân tích tập dữ liệu này, đã làm tăng ý định mua hàng của người dùng chứ không chỉ đơn thuần là tinh chỉnh LLM

Kết quả của những nghiên cứu này dự kiến sẽ được sử dụng cho những việc như "hiểu dữ liệu đa phương thức" để quảng bá DX, cũng như cho hệ thống trò chuyện trên các trang web và tác nhân tương tác khách hàng được cài đặt trong các cửa hàng thực tế Trong tương lai, "tỷ lệ kèo bóng đá trực tuyến Lab" sẽ tiếp tục nỗ lực nghiên cứu và phát triển nhằm triển khai xã hội các dịch vụ tỷ lệ kèo bóng đá trực tuyến hiệu quả và hiệu quả trong thế giới thực