AI đàm thoại có nên dựa vào các mô hình ngôn ngữ lớn không?

AI sẽ hoạt động tốt hơn với tâm lý “càng nhiều càng tốt”? Độ chính xác của quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) dựa trên vô số byte dữ liệu để đạt đến mức đàm thoại cơ bản. Từ ngữ pháp đến ngữ nghĩa, các mô hình hội thoại AI có nhiều sắc thái hơn là chỉ tải từ điển xuống bộ dữ liệu.

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là các chatbot AI đàm thoại đang gây bão trên toàn thế giới, giống như ChatGPT. Các sản phẩm như ChatGPT có phải là hình mẫu cho tương lai của AI đàm thoại — dựa trên LLM — hay mức độ phổ biến của chúng cung cấp thông tin chi tiết về những gì con người có thể làm tốt hơn?

Một ví dụ về AI đàm thoại là gì?

BERT và ChatGPT là những AI đàm thoại nổi tiếng nhất thế giới. LLM lấy thông tin từ đầu vào dữ liệu như sách và các nguồn luôn cập nhật như phương tiện truyền thông xã hội hoặc trang web. Cùng với NLP nâng cao, nó cố gắng xây dựng các câu trả lời theo cú pháp và âm sắc, tạo ra các câu có càng nhiều dữ liệu chính xác càng tốt trong khi đọc như một con người.

Các nhà thiết kế chatbot đã bắt đầu đặt câu hỏi liệu các mô hình AI đàm thoại trước đây không dựa vào LLM có nên đưa nó vào giai đoạn tiếp theo của chatbot hay không. Tại sao nhân loại nên tiếp tục thử nghiệm các thiết kế lỗi thời khi các LLM tạo ra các phản hồi xác thực và đáng tin cậy một cách đáng ngạc nhiên?

Con người phải dựa vào LLM để xúc tác cho sự phát triển của AI đàm thoại. Khả năng thích ứng và khả năng mở rộng của chúng không thể so sánh với các công nghệ trước đó, mặc dù chúng có những thiếu sót.

Các mô hình ngôn ngữ có thể thay đổi như thế nào?

Các LLM không hoàn hảo — chúng còn quá sớm trong quá trình phát triển để không có hầu hết các sai sót. Ảo giác gây ra bệnh LLM, cung cấp cho người dùng những phản hồi không nhất quán hoặc hoàn toàn không chính xác, nghe có vẻ thuyết phục tới 41% thời gian. Tại sao đây lại là một vấn đề nếu những mô hình này là đỉnh cao của AI đàm thoại hiện đại?

Nghe có vẻ giống con người khiến khoảng trống dữ liệu càng trở nên rắc rối hơn vì không có bộ dữ liệu nào có thể truy cập mọi phần kiến thức. Nó có thể xây dựng một câu mà LLM cho là hợp lý vì thông tin là chính xác trong các ngữ cảnh cụ thể. Nó không thể nhận ra khi nào không phải trong khi cố gắng giao tiếp theo cách giống con người 100% thời gian. Việc xây dựng quyết định có thể là một mớ dữ liệu nghe có vẻ yên tâm nhưng không có sự ủng hộ.

Ảo giác có thể là sản phẩm của việc giám sát và quản lý dữ liệu kém. Trôi dạt khái niệm, trang bị thừa và trang bị thiếu là tất cả các vấn đề dẫn đến phản hồi không chính xác từ ngay cả AI đàm thoại trưởng thành nhất. Khi môi trường học tập dành cho AI hỗ trợ tạo kết nối với dữ liệu bất thường hoặc không liên quan có thể ngăn cản việc phân tích dữ liệu mới, bạn có thể hỏi các LLM cùng một câu hỏi hai lần và nhận được hai câu trả lời khác nhau.

Làm thế nào để các mô hình ngôn ngữ lớn ảnh hưởng đến giao tiếp?

Chưa bao giờ các LLM mà giáo dân có quyền truy cập vào AI đàm thoại rộng lớn và mạnh mẽ như vậy. Sự ra đời của OpenAI là một sự thay đổi công nghệ cần thiết, vì con người cần chơi với công cụ này để tăng hiệu suất của nó. Hơn 75% người tiêu dùng tin vào khả năng trở nên giống người hơn của AI, điều này cho thấy mức độ nghiêm túc mà mọi người tương tác với các công cụ này.

Bởi vì LLM tìm thấy các mẫu và mối quan hệ khi phân tích ngôn ngữ, nó cho phép con người hiểu cách thức giao tiếp tác động đến kiến thức. Nếu ChatGPT xem xét các trang web để thu thập câu trả lời, thì cách diễn đạt của bạn có thể ảnh hưởng đến đầu ra như thế nào? Làm thế nào để các LLM tái tạo các ưu tiên của nhân loại bằng ngôn ngữ và giao tiếp, đặc biệt là trong bối cảnh kỹ thuật số? Cách AI trò chuyện với mọi người yêu cầu tất cả mọi người — từ các nhà khoa học máy tính đến sinh viên — suy nghĩ về cách thế giới nói chuyện trực tiếp và trực tuyến.

Nhiều đóng góp của người dùng hơn đồng nghĩa với nhiều thông tin hơn mà nó có thể sử dụng để mở rộng khả năng của mình, còn được gọi là xử lý con người trong vòng lặp . Mọi người giúp xác định thông tin lỗi thời và cải thiện việc phân phối. Các công ty và cá nhân trước đây không sử dụng LLM giờ đây có thể thử nghiệm cách họ có thể đơn giản hóa cuộc sống và hợp lý hóa các hoạt động. Về bản chất, những tài nguyên này là quảng cáo miễn phí để mở rộng và áp dụng AI.

Mài giũa các mô hình ngôn ngữ AI

Tương lai của AI đàm thoại có thể dựa vào LLM như một bước đệm hoặc tiết lộ giai đoạn phát triển tiếp theo. Bất chấp tính chính xác và gây tranh cãi, nó đã tạo ra một tác động văn hóa đáng kể trên toàn thế giới, khai sáng cho mọi người khả năng tiếp cận tương lai. Có lẽ AI không nên dựa vào LLM mãi mãi, nhưng không thể phủ nhận rằng nó cần thiết ngay bây giờ để giữ động lực cho những tiến bộ tích cực.