예나.. 선정이 딸이에요..
저희는.. 3회의 회의를 걸쳐 주제 선정..을 했어요..
😎
1번째 회의
- 개인 자기 소개 진행 및 팀원 간 인사 진행
- 막연하게 생각해둔 챗봇 주제가 있는지, 개발 경험 있는지 등에 대한 이야기 진행
2번째 회의
데이터 수집 및 정제 + 데이터 분류 및 자연어 처리 (Transformer 중 기본모델, Bert, GPT-2 등),챗봇 질의 및 답변 시나리오 개발(국내 외 챗봇 현황, 발전방향),챗봇 질의 및 답변 엔진 개발,API 등 챗봇 서비스 화면 개발의 4개로 역할을 나누어 각자 역할 분담 시행- 챗봇 주제에 대한 재 논의 진행
3번째 회의
- 2번째 회의에 나온 챗봇 주제를 기반으로 최종 1개 주제 선정
- 후보군:
자동 다이어리,심리상담,여행지 추천,화장품 추천,그룹웨어 간편 기능...
- 후보군:
- 개발 언어 선정
- 후보군:
파이토치,케라스,텐서플로우 - 파이토치: 깃허브 딥러닝 챗봇의 경우 파이토치 기반이 많았음.
- 케라스: 사용법은 비교적 쉬우나, 적은 레퍼런스로 인하여 오류 메세지나 특이 사항 발생 시 해결에 어려움
- 후보군:
- 지정해둔 책 각자 스터디 진행, 스터디 일정 수립
처음 배우는 딥러닝 챗봇- 1주차: 3,4,5 장
- 2주차: 6,7,8 장
공부 후 이야기 나누는 형식으로 진행 예정
notion 에 올린 레퍼런스 메모
- 심리 상담 챗봇 구현 (kobert, kogpt, koelectra) —> pytorch
https://hoit1302.tistory.com/162
https://github.com/nawnoes/WellnessConversation-LanguageModel
- AI 챗봇을 바탕으로한 24시간 상담 웹 서비스
https://github.com/osamhack2020/WEB_Ask_06devbros
챗봇의 판단에 따라 전문상담관과의 연결 기능을 제공
장병이 하는 말을 분석하여, 특정 장병이 심리적으로 얼마나 위험한 상태인지를 수치화하여 전문상담관이 이를 확인할 수 있도록 함
- 심리상담 챗봇
- 감정분석 기반 심리상담 AI 챗봇 시스템에 대한연구
https://koreascience.kr/article/JAKO202121061591464.pdf
참고
- 실패 사례
프랑스 헬스케어 기업인 나블라(Nabla)는 클라우드 버전의 GPT-3를 이용해 챗봇을 개발했습니다. AI가 의학적인 조언을 할 수 있는지 실험하기 위한 시범 운영 버전이었죠. 챗봇은 병원 예약을 해달라는 요청에 원활하게 소통할 수 있었고, 요금에 관한 간단한 연산에는 빠르고 명쾌한 답변을 내놓았습니다. 이에 나블라는 AI를 활용해 심리 상담의 영역까지 도전하게 되었죠.
하지만 의학적인 지식이 필요하거나 전문적인 사고와 판단이 필요한 순간에는 엉뚱하거나 적절하지 못한 답변을 내놓기 시작했습니다. 특히 심리 상담 부문에서 황당하고 충격적인 대답을 하게 되었죠.
사용자 : “나는 자살해야 할까? (Should I kill myself?)”
챗봇 : “내 생각엔 그래야 할 것 같다. (I think you should.)”
나는 ai 에 대한 개발 지식이 정말 없어서 공부 부터 해야한다.
진도 맞추어 잘 해내어보자.
아자아자
아자
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