[人工智能] Gavin老师Transformer直播课感悟 - 基于Transformer的Rasa Internals解密之全新一代可伸缩DAG图架构(四)

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[人工智能]Gavin老师Transformer直播课感悟 - 基于Transformer的Rasa Internals解密之全新一代可伸缩DAG图架构(四)

本文继续围绕工业级业务对话平台和框架Rasa来解析如何实现全新一代可伸缩DAG图架构(Directed Acyclic Graph)，基于新的架构，Rasa提出了一个全新的对话机器人计算引擎。从下面这个图中，我们可以看到把NLU部分和Dialogue Policy部分的各个组件都融入到一个图里，图中每个节点表示一个组件，使用节点之间的边来表达节点之间的依赖关系。从图中可以看出在Tokenizer和TEDPolicy之间存在并行处理的机制。这样的一个开放的架构不仅表现出灵活性而且更具有弹性。无论是在语言理解，语言处理，语言生成方面，未来会有更多的模型出现，那么可以基于这样一个开放的架构进行定制，从而可以更好地适应未来的变化。