Chào mừng bạn quay lại phần thứ hai của cuộc thảo luận hấp dẫn của chúng tôi với ChatGPT. bên trong phân đoạn đầu tiên của cuộc trò chuyện của chúng tôi, chúng tôi đã thảo luận về vai trò của việc thu thập dữ liệu, chú thích và tầm quan trọng của Human-in-the-loop trong đào tạo Mô hình ngôn ngữ lớn. Bây giờ chúng ta sẽ nói về những thách thức, thành kiến phải đối mặt trong khi đào tạo các mô hình AI, ứng dụng của chúng và cách các mô hình AI tiên tiến ảnh hưởng đến con người nói chung.
- Hệ thống dựa trên quy tắc: Những điều này liên quan đến việc tạo các quy tắc cụ thể mà máy tuân theo để chú thích dữ liệu. Chẳng hạn, một quy tắc có thể là gắn nhãn bất kỳ văn bản nào trông giống địa chỉ email (ví dụ: chứa ký hiệu '@') là 'Email'.
- Mô hình học máy: Các mô hình học máy được đào tạo trước có thể được sử dụng để chú thích dữ liệu mới. Ví dụ: có thể sử dụng mô hình nhận dạng thực thể có tên được đào tạo trước để xác định và gắn nhãn các thực thể trong văn bản.
- Học tập tích cực: Trong phương pháp này, một mô hình máy học ban đầu được đào tạo với một lô nhỏ dữ liệu được chú thích thủ công. Sau đó, mô hình chú thích dữ liệu mà nó tin tưởng nhất và những chú thích này được xác minh và sửa chữa bởi người chú thích con người. Mô hình được đào tạo lại với tập dữ liệu lớn hơn này và quy trình được lặp lại.
- Giám sát yếu kém: Ở đây, nhiều trình chú thích yếu (có thể là hệ thống dựa trên quy tắc, tìm nguồn cung ứng đám đông, chẩn đoán, v.v.) được sử dụng để gắn nhãn dữ liệu. Mặc dù mỗi bộ chú thích yếu là không hoàn hảo, nhưng các nhãn kết hợp của chúng có thể cung cấp một xấp xỉ tốt để đào tạo một mô hình ban đầu.
- Học chuyển tiếp: Cách tiếp cận này tận dụng một mô hình đã được đào tạo về một nhiệm vụ và áp dụng nó cho một nhiệm vụ liên quan khác. Ví dụ: một mô hình được đào tạo để nhận dạng các đối tượng trong hình ảnh có thể được sử dụng làm điểm bắt đầu cho một mô hình được thiết kế để nhận dạng các loại đối tượng cụ thể.
Mặc dù chú thích tự động có thể là một công cụ mạnh mẽ nhưng điều quan trọng cần nhớ là nó không phải lúc nào cũng hoàn hảo và chất lượng có thể thay đổi dựa trên phương pháp được sử dụng và mức độ phức tạp của tác vụ. Có thể có lỗi do sai lệch trong các quy tắc ban đầu hoặc tập huấn luyện và các tác vụ phức tạp thường vẫn cần có sự giám sát của con người. Do đó, sự kết hợp giữa chú thích tự động và thủ công (học bán giám sát) thường là cách tiếp cận tốt nhất cho các tập dữ liệu lớn, phức tạp.
- Tính đa dạng và tính đại diện của dữ liệu: Việc đảm bảo rằng dữ liệu được thu thập bao gồm các tình huống đa dạng và thể hiện chính xác các điều kiện trong thế giới thực là một thách thức. Ví dụ: mô hình nhận dạng hình ảnh yêu cầu hình ảnh có ánh sáng, hướng và nền khác nhau.
- Quyền riêng tư và đạo đức dữ liệu: Tôn trọng quyền riêng tư và tuân thủ các nguyên tắc đạo đức trong khi thu thập dữ liệu là rất quan trọng. Ẩn danh dữ liệu bệnh nhân trong AI chăm sóc sức khỏe đảm bảo quyền riêng tư mà không ảnh hưởng đến tiện ích của nó đối với việc đào tạo mô hình.
- Chất lượng dữ liệu: Dữ liệu chất lượng cao là điều cần thiết; dữ liệu nhiễu, không liên quan hoặc không chính xác có thể tác động tiêu cực đến hiệu suất của mô hình. Dữ liệu truyền thông xã hội, với tiếng lóng, lỗi chính tả và cách sử dụng ngôn ngữ không nhất quán, đặt ra những thách thức cho việc đào tạo phân tích tình cảm.
- Chất lượng chú thích và tính nhất quán: Việc đảm bảo các chú thích chính xác và nhất quán rất phức tạp. Trong phân loại hình ảnh, các bộ chú thích khác nhau gắn nhãn khác nhau cho cùng một đối tượng có thể gây nhầm lẫn cho mô hình trong quá trình đào tạo.
- Thời gian và chi phí: Chú thích thủ công tốn thời gian và tốn kém, đặc biệt đối với các tập dữ liệu lớn. Để xử lý ngôn ngữ tự nhiên, người chú thích cần có thời gian đáng kể và chuyên môn về ngôn ngữ để hiểu ngữ cảnh của văn bản.
- Khả năng mở rộng: Mở rộng quy trình chú thích trong khi duy trì chất lượng là một thách thức. Các mô hình ngôn ngữ thường yêu cầu hàng tỷ ví dụ, đòi hỏi sự phối hợp giữa một nhóm lớn các nhà chú thích và đảm bảo tính nhất quán giữa các chú thích.
- Ghi nhãn mơ hồ: Nhãn chính xác có thể mang tính chủ quan và mở để giải thích. Người chú thích có thể có ý kiến khác nhau về nhiệm vụ phân tích tình cảm, dẫn đến việc gán nhãn khác nhau cho cùng một văn bản.
- Dữ liệu nhạy cảm: Xử lý dữ liệu nhạy cảm, chẳng hạn như hồ sơ y tế hoặc tài chính, yêu cầu các biện pháp phòng ngừa bổ sung. Người chú thích có thể cần được đào tạo hoặc chứng nhận chuyên môn để xử lý dữ liệu này một cách thích hợp và đảm bảo khả năng bảo vệ dữ liệu.
Giải quyết những thách thức này thường đòi hỏi sự kết hợp của việc lập kế hoạch dự án tốt, hướng dẫn rõ ràng cho người thu thập và chú thích dữ liệu, sử dụng các công cụ tự động nếu có thể và một hệ thống mạnh mẽ để kiểm soát chất lượng.
- Cân bằng bộ dữ liệu: Điều chỉnh tập dữ liệu để có một đại diện bình đẳng của các lớp khác nhau.
- Sử dụng các thuật toán giảm thiểu sai lệch: Sử dụng các kỹ thuật được thiết kế để giảm sai lệch trong các dự đoán của mô hình.
- Áp dụng quyền riêng tư khác biệt: Thêm nhiễu vào dữ liệu để bảo vệ các thuộc tính nhạy cảm.
- Thực hiện tinh chỉnh mô hình nhận biết thiên vị: Điều chỉnh mô hình xem xét giảm thiểu sai lệch.
- Hướng dẫn và Đánh giá của Con người: Người đánh giá tuân theo các nguyên tắc hướng dẫn không ủng hộ bất kỳ nhóm nào trong quá trình tinh chỉnh.
- Thiết lập vòng lặp phản hồi liên tục: Tương tác thường xuyên với người đánh giá cho phép học hỏi liên tục và điều chỉnh sai lệch.
Hãy nhớ rằng, việc loại bỏ hoàn toàn sự thiên vị là một thách thức, nhưng những bước này có thể giúp giảm thiểu nó.
- Tạo nội dung: Họ có thể giúp tạo nội dung như bài báo, báo cáo và email.
- Dịch vụ khách hàng: Chúng có thể được sử dụng trong chatbot và trợ lý ảo để tự động hóa hỗ trợ khách hàng.
- Dịch ngôn ngữ: Họ có thể giúp dịch văn bản giữa các ngôn ngữ khác nhau.
- Gia sư: Họ có thể đưa ra lời giải thích về các chủ đề khác nhau, giúp đỡ trong giáo dục.
- Viết mã: Họ có thể hỗ trợ viết mã, hỗ trợ phát triển phần mềm.
- Tiếp thị và quảng cáo: Họ có thể tạo nội dung sáng tạo cho các chiến dịch tiếp thị.
- Tiếp cận: Chúng có thể giúp tạo lời nói cho các ứng dụng chuyển văn bản thành giọng nói.
- Tự động hóa công việc: Các nhiệm vụ hàng ngày và hàng ngày, đặc biệt là trong các lĩnh vực như sản xuất, hậu cần và công việc văn thư, có thể được tự động hóa, dẫn đến tình trạng thay đổi công việc.
- Tạo việc làm mới: Về mặt tích cực, sự trỗi dậy của AI sẽ tạo ra những vai trò mới chưa từng tồn tại trước đây, chẳng hạn như chuyên gia AI, nhà phân tích dữ liệu, kỹ sư máy học và các vai trò trong chính sách và đạo đức AI.
- Chuyển đổi công việc: Nhiều công việc sẽ được chuyển đổi thay vì bị loại bỏ, với AI đảm nhận các khía cạnh công việc thông thường, giải phóng nhân viên để tập trung vào các nhiệm vụ phức tạp và sáng tạo hơn.
- Thay đổi nhu cầu kỹ năng: Sẽ có nhu cầu ngày càng tăng đối với các kỹ năng kỹ thuật số và hiểu biết về AI, điều này có thể dẫn đến khoảng cách về kỹ năng trong thời gian ngắn.
Vì vậy, trong khi AI chắc chắn sẽ phá vỡ thị trường việc làm, nó cũng mang đến cơ hội cho những công việc mới và tăng năng suất.
- Thiếu hiểu biết: Các mô hình AI không hiểu bối cảnh hoặc khái niệm giống như cách con người hiểu. Họ xác định các mẫu trong dữ liệu nhưng không hiểu ý nghĩa cơ bản.
- Phụ thuộc dữ liệu: Họ yêu cầu một lượng lớn dữ liệu để đào tạo. Nếu dữ liệu bị sai lệch, không đầy đủ hoặc có chất lượng kém, hiệu suất của mô hình có thể bị ảnh hưởng đáng kể.
- Sự khái quát: Các mô hình được đào tạo về các nhiệm vụ hoặc bộ dữ liệu cụ thể thường gặp khó khăn trong việc khái quát hóa quá trình học của chúng đối với các tình huống mới, chưa từng thấy.
- Khả năng giải thích: Thường khó hiểu tại sao một số mô hình nhất định (đặc biệt là các mô hình học sâu) lại đưa ra các quyết định cụ thể, dẫn đến sự thiếu minh bạch hoặc khó hiểu.
- Độ bền: Các mô hình AI có thể nhạy cảm với những thay đổi nhỏ trong dữ liệu đầu vào (nhiễu, biến dạng) và có thể không hoạt động đáng tin cậy trong mọi điều kiện.
- Mối quan tâm về đạo đức: Các ứng dụng AI có thể dẫn đến các vấn đề về quyền riêng tư, khả năng sử dụng sai mục đích hoặc thiên vị không chủ ý, gây ra những lo ngại về đạo đức và pháp lý.
Theo sự hiểu biết của tôi vào tháng 2021 năm 3, AI đã đạt được những bước tiến đáng kể trong việc hiểu theo ngữ cảnh, đặc biệt là với sự phát triển của các mô hình ngôn ngữ tinh vi như GPT-4 và GPT-XNUMX. Các mô hình này có thể tạo văn bản giống con người dựa trên thông tin đầu vào mà họ nhận được và sự hiểu biết bên trong của họ về mối quan hệ giữa các từ và khái niệm.
Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là “sự hiểu biết” này khác với sự hiểu biết của con người. Các hệ thống AI, như chúng tồn tại hiện nay, không có ý thức, khả năng tự nhận thức hoặc chiều sâu kiến thức kinh nghiệm giống như con người. Họ giải thích ngữ cảnh dựa trên các mẫu trong dữ liệu, không dựa trên kinh nghiệm sống hoặc nắm bắt sắc thái trực quan. Do đó, sự hiểu biết của họ về bối cảnh về cơ bản là khác với chúng ta.
Ví dụ: mặc dù AI có thể đưa ra câu trả lời cho câu hỏi về trải nghiệm cá nhân, chẳng hạn như “bạn cảm thấy thế nào vào ngày đầu tiên đi học?”, nhưng AI làm như vậy dựa trên các mẫu trong dữ liệu mà nó đã được đào tạo, chứ không phải trên bất kỳ nền tảng nào. kinh nghiệm cá nhân hoặc cảm xúc nó có. AI không có cảm xúc hay trải nghiệm cá nhân.
Về tương lai, thật khó nói. Tiến bộ trong nghiên cứu và phát triển AI tiếp tục diễn ra với tốc độ nhanh chóng, nhưng bước nhảy vọt từ nhận dạng mẫu sang hiểu biết và ý thức giống con người thực sự là một bước tiến lớn và chúng ta chưa biết liệu điều đó có khả thi hay không hoặc làm thế nào để đạt được điều đó. Ngay cả khi các hệ thống AI trở nên phức tạp hơn trong việc diễn giải ngữ cảnh, điều này không nhất thiết có nghĩa là chúng có cách hiểu giống như con người về nó.
- Cải thiện khả năng hiểu và tạo ngôn ngữ tự nhiên: AI đàm thoại giống con người hơn và bản dịch tự động tốt hơn.
- AI công bằng, dễ giải thích và minh bạch: Các kỹ thuật để hiểu việc ra quyết định của AI, đảm bảo tính công bằng và thúc đẩy tính minh bạch.
- AI trong chăm sóc sức khỏe: Chẩn đoán bệnh nâng cao, dự đoán kết quả của bệnh nhân và điều trị cá nhân hóa thông qua AI.
- Học tăng cường và AI nói chung: Các hệ thống AI dễ thích nghi hơn có thể học nhiều nhiệm vụ khác nhau và thích ứng với các tình huống mới.
- Trí tuệ nhân tạo và điện toán lượng tử: Tăng sức mạnh tính toán cho phép các mô hình phức tạp hơn và thời gian đào tạo nhanh hơn.
- Học liên kết: Máy học bảo vệ quyền riêng tư đào tạo các mô hình trên nhiều thiết bị mà không chia sẻ dữ liệu.
