Créer un chatbot pour des conversations en mandarin taïwanais

T'as déjà essayé de discuter avec un robot ? C'est un vrai trip ! Ce rapport parle de la création d'un modèle de langage capable de discuter en mandarin taïwanais, et on veut que ça ressemble à une vraie conversation avec une personne. On a passé beaucoup de temps à bosser là-dessus, et on est super contents de partager notre parcours.

#Objectifs du Projet

Le but principal, c'est de créer un modèle qui peut tenir une conversation en temps réel, permettant une interaction fluide de la parole à la parole. On veut que notre IA comprenne le mandarin taïwanais avec un accent local et réponde de manière naturelle, comme si on discutait avec un pote en visio.

#Objectifs d'Interaction

On s'est fixé quelques objectifs pour nos interactions :

1. Conversations Réelles : Le modèle doit gérer des discussions à plusieurs tours sans rater une note.
2. Accent Taïwanais : Il doit parler mandarin avec un accent taïwanais, pour que ça soit cool pour les locaux.
3. Communication Full-Duplex : Ça veut dire que l'utilisateur et l'IA peuvent parler et écouter en même temps, comme dans une vrai conversation où tu pourrais t'interrompre.

#Approches Traditionnelles vs. Nouvelles

Avant, construire un robot qui parle passait par une série d'étapes, comme reconnaître la parole, la traiter, puis formuler une réponse. On a décidé de faire autrement en utilisant un seul modèle capable de tout gérer du début à la fin. Comme ça, notre IA peut comprendre les nuances de la parole, comme le ton et l'émotion, et répondre de manière plus naturelle.

#Cadre du Modèle

On a utilisé un type de modèle appelé transformateur. Ce modèle est assez flexible pour traiter à la fois le texte et la parole, ce qui est essentiel pour notre objectif de créer une conversation fluide.

#Entrée et Sortie

Pour l'entrée, on a combiné la Reconnaissance vocale avec un encodeur vocal. Pour la sortie, on a converti les réponses de l'IA en parole. Pour que ça marche, on s'est assuré que le modèle puisse reconnaître non seulement les mots, mais aussi le ton de la voix, pour répondre correctement selon la manière dont quelque chose est dit.

#Défis de la Conversation en Temps Réel

Même avec un plan solide, réussir à interagir en temps réel, c'est pas facile. On a rencontré quelques obstacles, comme s'assurer que notre système puisse répondre sans pauses gênantes. Mais en utilisant quelques techniques astucieuses, on a veillé à ce que notre IA puisse passer de l'écoute à la parole en douceur.

#Collecte de Données et Entraînement

Pour entraîner notre modèle, on avait besoin de beaucoup de données. Au début, on a collecté des données de parole réelles, mais on a vite compris que ça marchait pas bien. La solution ? On a généré des conversations synthétiques qui imitent un vrai dialogue, nous permettant de créer un ensemble de données varié et riche pour l'entraînement.

#Création de Dialogues Réalistes

Générer des dialogues réalistes impliquait quelques étapes. D'abord, on a créé différents scénarios de conversation avec des modèles de texte avancés. Ensuite, on a façonné des dialogues qui incluaient des interruptions, comme dans la vraie vie.

#Synthèse de la Parole

Une fois qu'on avait nos dialogues, l'étape suivante était de transformer ces scripts en mots parlés. Malheureusement, il n'y avait pas de bon modèle de texte à parole qui puisse gérer le mandarin taïwanais, donc on a dû en construire un nous-mêmes. Ce processus a impliqué l'ajustement de modèles existants pour qu'ils sonnent parfaitement.

#Processus d’Entraînement du Modèle

L'entraînement du modèle se composait de deux phases principales : le pré-entraînement et le fine-tuning supervisé. Pendant le pré-entraînement, le modèle a appris à relier les mots parlés à leurs formes écrites. Dans la deuxième phase, on s'est concentrés sur l'affinement de la capacité du modèle à gérer efficacement les conversations.

#Données de Pré-Entraînement

On a utilisé un mélange de données réelles et synthétiques pour l'entraînement. L'idée était d'apprendre au modèle les différences entre le texte et la parole tout en gardant ça conversationnel.

#Phase de Fine-Tuning

Dans la phase de fine-tuning, on a fourni une tonne de données de conversation pour améliorer la capacité du modèle à s'engager dans des dialogues significatifs. Ça incluait différentes modalités, permettant à l'IA de passer en douceur entre le texte et la parole.

#Garantie de Réponses de Qualité

Avec l'entraînement en cours, on avait besoin d'évaluer la performance de notre modèle. On a utilisé différentes méthodes, y compris l'évaluation des réponses pour leur pertinence, leur fluidité et leur qualité globale.

#Méthodes d'Évaluation

1. Score LLM : On a utilisé des modèles de langage large pour évaluer la pertinence des réponses en fonction du contexte de la conversation.
2. Taux d'Erreur : On a vérifié les erreurs dans la transcription de la parole pour s'assurer que l'IA comprenait ce qui était dit.
3. Qualité de la Parole : On a évalué à quel point la parole du modèle était claire et naturelle.

#Défis de l'Interaction en Temps Réel

Un des plus gros défis était de s'assurer que le modèle ne réponde pas seulement correctement, mais aussi à temps. Les systèmes traditionnels ont souvent des délais qui peuvent interrompre le flux de la conversation. On a bossé à réduire ces délais en rationalisant la façon dont l'IA traitait les informations.

#Conclusion

Créer un modèle de langue parlé en mandarin taïwanais a été un sacré parcours ! On a beaucoup appris sur la façon de rendre les conversations plus naturelles et fluides. Cependant, on sait qu'il reste du boulot pour rendre ces modèles vraiment sans couture et efficaces.

Ce projet ne continuera peut-être pas indéfiniment, mais il pose quelques idées clés pour le développement futur, aidant à ouvrir la voie à des interactions encore plus engageantes avec l'IA. Qui sait ? Peut-être qu'un jour, tu te retrouveras à discuter tranquillement avec une IA qui parle aussi bien que ton meilleur ami !