Google在開發者大會Google I/O 2021上，發表了最新的對話AI模型，官方提到，這是一個非常複雜的語言模型，比當前所有模型，在理解對話上下文方面的能力都還要好。
Google在語言處理耕耘已久，從早期的網頁翻譯功能，到最近應用機器學習技術，以更好地了解用戶的查詢意圖。但語言表達非常的細緻，除了字面上的意思，許多時候還包括象徵意義，並且具有平鋪直敘、詞藻華美，或是僅提供資訊的實用性用途，Google提到，這些多樣的語言特性，使其成為電腦科學的一大難題。
而Google最新發展的LaMDA技術，能夠更好地克服這些問題，特別是在語言處理的對話應用上。官方表示，雖然對話都是從特定主題展開，但是由於對話的開放性，即便從同一個話題開始，卻會在完全不同的話題上結束。與朋友聊天話題可能從電視節目，一路聊到拍攝的國家，甚至是該國的美食。
Google認為漫談的品質，是當前聊天機器人處理對話的困難之一，因為這些機器人的對話，傾向遵循狹隘且單調的預定義路徑發展。而最新的這個LaMDA語言模型，能以自由流動的方式，處理無數個主題，Google認為，該技術可以提供更自然的互動能力，並且開啟應用程式更多的可能性。
LaMDA對話技術已經發展許久，如同BERT和GPT-3等語言模型，LaMDA也是以Transformer為基礎建構。Transformer是由Google研究院在2017年所發明，並且開源的神經網路基礎架構，該架構能夠生成一種特別的模型，可被訓練來讀取單詞，並且關注單詞間的關聯，甚至是預測緊接在單詞之後的字詞。
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但與大多數語言模型不同的是，LaMDA特別接受了對話訓練，在訓練過程，LaMDA學習開放式對話與其他語言應用之間的細微差別，Google提到，對話不只要是合情合理，如果符合談話上下文的回應，就會更有意義。Google以「我剛剛開始上吉他課」對話為例，合理的回應包括「那很好」和「我不知道」，在語義上都沒有問題，但如果能夠回應「太令人興奮了吧！我媽也很喜歡彈奏他的老吉他」，透過明確地回應與對話上下文有關的內容，可讓回應不只合理並且更具體。
LaMDA是建立於Google在2020年所發布的早期研究基礎上，研究顯示，透過對話訓練的Transformer語言模型，可以學會談論任何內容，並且經過訓練，還能微調LaMDA，提高該模型在回應內容上的敏感度和具體性。
除了在LaMDA的初期結果，研究團隊追求合理且具體的回應之外，Google還希望LaMDA可以回答更有趣、出乎意料甚至是機智的內容，而且Google也想讓LaMDA更關注事實，確保LaMDA的回應不只吸引人而且正確。官方也提到，語言模型可能內化歧視、複製仇很言論，甚至散布誤導性訊息，即便是經過仔細審查的語言模型，仍可能被濫用。
Google在創建LaMDA的同時，便試著減少這些可能的風險，除了開源研究之外，研究人員也對LaMDA開發的每一個步驟進行審查，避免在將LaMDA應用到產品中時，發生機器學習模型可能出現的問題。
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