Cách làm cho bất kỳ LLM nào chính xác hơn chỉ bằng một vài dòng mã
dài quá đọc không nổi
Cuộc cách mạng AI đã thay đổi với sự xuất hiện của các Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT, cho thấy sự chiến thắng trước độ phức tạp của dữ liệu. Những LLM này phải đối mặt với những thách thức do bộ dữ liệu khổng lồ (lên đến hàng petabyte) và bản chất phức tạp của ngôn ngữ con người. Các công cụ tập trung vào dữ liệu như Cleanlab đã cách mạng hóa việc xử lý dữ liệu AI, tự động hóa các quy trình cải thiện dữ liệu và dân chủ hóa các tiến bộ. AI tập trung vào dữ liệu là điều cần thiết do lỗi chú thích (7-50%) trong bộ dữ liệu trong thế giới thực, cản trở việc đào tạo. OpenAI và các công cụ như Cleanlab ưu tiên chất lượng dữ liệu, cho phép cải thiện đáng kể độ chính xác của mô hình. Bản trình diễn Python cho thấy cách Cleanlab phát hiện các vấn đề về nhãn, lọc dữ liệu và đào tạo lại các mô hình, giúp tăng độ chính xác đáng kể từ 63% lên hơn 66%. Cách tiếp cận lấy dữ liệu làm trung tâm này hứa hẹn cho các LLM trong tương lai như GPT-5.