BlenderBot 3: A 175B parameter, publicly available chatbot that improves its skills and safety over time
BlenderBot 3: A 175B parameter, publicly available chatbot that improves its skills and safety over time When we launched BlenderBot 3 a few days ago, we talked extensively about the promise and challenges that come with such a public demo, including the possibility that it could result in problematic or offensive language. While it is painful to see some of these offensive responses, public demos
Blender Bot 2.0: An open source chatbot that builds long-term memory and searches the internet
Blender Bot 2.0: An open source chatbot that builds long-term memory and searches the internet Facebook AI Research has built and open-sourced BlenderBot 2.0, the first chatbot that can simultaneously build long-term memory it can continually access, search the internet for timely information, and have sophisticated conversations on nearly any topic. It’s a significant update to the original Blend
ローブナー・コンテストの歴史 - "Truth of the Legend" Notes
1990年代のＡＩのパラダイム・シフトと 100年前の脚気の原因論争と対比して 2020/06/18 藤田昭人 【注意】本稿は僕の思考プロセスをそのまま文に落としてしまいました。長いです。 【注意】長文を読みたくない方は結論だけご覧ください。 在宅勤務を始めて２ヶ月あまりが経ちますが… 最近、ＳＮＳを眺める時間が少し減っているように思います。 通勤の途中や外食のおりの待ち時間には決まって Facebook や Twitter を開いていたのですが、 そうやって待ち時間の暇つぶしをする機会が減ってるってことでしょう。 もはや以前のようにＳＮＳに齧り付くようなことはもうやってないですからね。 その反面、増えているのがテレビを視る時間。 スポーツ中継がなくなった穴を埋めるため 大量のドキュメンター番組を（再）放送しているＢＳをついつい視聴してしまいます。 フランケンシュタインの誘惑 科学史 闇の
Recipes for building an open-domain chatbot
Building open-domain chatbots is a challenging area for machine learning research. While prior work has shown that scaling neural models in the number of parameters and the size of the data they are trained on gives improved results, we show that other ingredients are important for a high-performing chatbot. Good conversation requires a number of skills that an expert conversationalist blends in a
VariationalでEnd2EndなDialogue Response Generationの世界 - 終末 A.I.
この記事は、自然言語処理 #2 Advent Calendar 2019の24日目の記事です。 Open-Domain Dialogueや非タスク指向対話、雑談対話と呼ばれる領域において、発話データのみを使用したEnd2Endな対話応答生成を試みる歴史はそこまで古くなく、[Ritter et al+ 11]や[Jafarpour+ 10]がまず名前をあげられるように、比較的最近始まった研究テーマとなります。 これらは、Twitterなどの登場により、ユーザー間で行われる、ほとんどドメインを限定しない、もしくは多様なドメインにまたがる、大量の対話データを、容易に収集できるようになったことにより、活発に研究されるようになってきました。 初期の研究である[Ritter+ 11]や[Jafarpour+ 10]では、統計的機械翻訳ベースや情報検索ベースの手法でEnd2Endな対話システムを構成して
Chatbot and Related Research Paper Notes with Images
Papers related to chatbot models in chronological order spanning about 5 years from 2014. Some papers are not about chatbots, but I included them because they are interesting, and they may provide insights into creating new and different conversation models. For each paper I provided a link, the names of the authors, and GitHub implementations of the paper (noting the deep learning framework) if I
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ConvAI - a Hugging Face Space by banana-projects
A Repository of Conversational Datasets
A Repository of Conversational Datasets
[1810.00472] Automatic Evaluation of Neural Personality-based Chatbots
Training Millions of Personalized Dialogue Agents
Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation