Mantener en términos de contexto?
Solo puedo pensar en una estrategia, que es manejar el contexto en el preprocesamiento. Digamos que tengo esta conversación:
M1: hola como estas
R1: ¡Hola, bien! Acabo de terminar el trabajo en el restaurante. ¿Cómo estás?
M2: bien. ¿Como estuvo?
R2: Agotador …
M3: ¿Muchos clientes?
R3: Sí, ¡y tampoco le dieron propina!
- ¿Deberían las compañías tecnológicas crear juntas reglas de seguridad de inteligencia artificial?
- ¿Cuáles son las diferencias entre 'inteligencia computacional' y 'aprendizaje automático'?
- ¿Cómo podríamos realmente transferir las capacidades y posibilidades potenciales de la IA a la mejora de la inteligencia y las capacidades humanas?
- Puedo usar una red neuronal y ejecutarla sobre un problema. ¿Cómo lo optimizo y mejoro los resultados?
- ¿Qué campos del derecho no se pueden automatizar?
Entonces podría ponerlos en pares como este: (M1-R1), (R1M2-R2), (R2M3-R3) etc … Otra opción sería guardar el contexto de M1 en cada par, por ejemplo (M1-R1), ( M1R1M2-R2), (M1R1M2R2M3-R3), pero luego la duración de las oraciones de entrenamiento aumentará (mucho), lo que llevará a una mayor asignación de memoria durante el entrenamiento y probablemente necesite disminuir mi red (menos neuronas en cada capa).
Pero cuando tenga plataformas de precompilación como personas conversadoras , no tendrá problemas como este.
