Σχεδιασμός και Υλοποίηση εξειδικευμένου chatbot για διαδικτυακές πλατφόρμες

 

123

 

[31] 

Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., … & Polosukhin, 

I. (2017). Attention is all you need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30.

 

[32] 

Wallace, R. S. (2009). The anatomy of A.L.I.C.E. In R. Epstein, G. Roberts, & G. Beber (Eds.), 

Parsing the Turing Test (pp. 181–210). Springer.

 

[33] 

Wang, J., Yi, X., Guo, R., Jin, H., Xu, P., Li, S., … & Xie, C. (2021). Milvus: A purpose-built 

vector  data  management  system.  In  Proceedings  of  the  2021  International  Conference  on 

Management of Data (pp. 2614–2627).

 

[34] 

Weizenbaum,  J.  (1966).  ELIZA—a  computer  program  for  the  study  of  natural  language 

communication between man and machine. Communications of the ACM, 9(1), 36–45.

 

[35] 

Wollny, S., Schneider, J., Di Mitri, D., Weidlich, J., Rittberger, M., & Drachsler, H. (2021). Are 

we there yet? A systematic literature review on chatbots in education. Frontiers in Artificial 

Intelligence, 4, 654924.

 

[36] 

WordPress.org.  (2024).  WordPress:  Blog  tool,  publishing  platform,  and  CMS  [Λογισμικό]. 

https://wordpress.org (πρόσβαση: Ιούνιος 2026).

 

[37] 

Yao,  S.,  Zhao,  J.,  Yu,  D.,  Du,  N.,  Shafran,  I.,  Narasimhan,  K.,  &  Cao,  Y.  (2022).  ReAct: 

Synergizing reasoning and acting in language models. arXiv preprint arXiv:2210.03629.

 

[38] 

Yu,  H.,  Gan,  A.,  Zhang,  K.,  Tong,  S.,  Liu,  Q.,  &  Liu,  Z.  (2024).  Evaluation  of  retrieval-

augmented  generation:  A  survey.  In  CCF  Conference  on  Big  Data  (pp.  102–120).  Springer 

Nature Singapore.

 

[39] 

Zhang, P., Zeng, G., Wang, T., & Lu, W. (2024). TinyLlama: An open-source small language 

model. arXiv preprint arXiv:2401.02385.

 

[40] 

Zhang, T., Kishore, V., Wu, F., Weinberger, K. Q., & Artzi, Y. (2019). BERTScore: Evaluating 

text generation with BERT. arXiv preprint arXiv:1904.09675.

 

[41] 

Turing, A. M. (1950). Computing machinery and intelligence. Mind, 59(236), 433–460.

 

[42] 

Winograd, T. (1972). Understanding natural language. Cognitive Psychology, 3(1), 1–191.

 

[43] 

Mikolov,  T.,  Chen,  K.,  Corrado,  G.,  &  Dean,  J.  (2013).  Efficient  estimation  of  word 

representations in vector space. arXiv preprint arXiv:1301.3781.

 

[44] 

Sutskever,  I.,  Vinyals,  O.,  &  Le,  Q.  V.  (2014).  Sequence  to  sequence  learning  with  neural 

networks. Advances in Neural Information Processing Systems, 27.

 

[45] 

Vinyals, O., & Le, Q. (2015). A neural conversational model. arXiv preprint arXiv:1506.05869.

 

[46] 

Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., … & Amodei, D. 

(2020).  Language models are few-shot learners.  Advances in  Neural  Information  Processing 

Systems, 33, 1877–1901.

 

[47] 

Ouyang, L., Wu, J., Jiang, X., Almeida, D., Wainwright, C., Mishkin, P., … & Lowe, R. (2022). 

Training  language  models  to  follow  instructions  with  human  feedback.  Advances  in  Neural 

Information Processing Systems, 35, 27730–27744.