Điểm yếu chung của GPT-4 và Palm 2 (Google Bard) và Cách khắc phục

Số người xem bài viết (Post Views): 290

Những mô hình trí tuệ nhân tạo đang làm mưa làm gió trong thời điểm hiện tại đó là mô hình GPT-4 (có trong OpenAI ChatGPT, Bing AI) và mô hình Palm 2 (có trong Google Bard). Cả hai mô hình đều mang lại những tiềm năng ấn tượng, nhưng cũng đồng thời mang theo một số điểm yếu chung. Click Digital xin phép nêu ra các điểm yếu này và đề xuất cách khắc phục.

Table of Contents

Điểm yếu chung

Kích Thước Quá Lớn: Cả GPT-4 và Palm 2 đều có số lượng tham số lớn đáng kinh ngạc (lên đến nghìn tỷ tham số), dẫn đến việc tốn kém tài nguyên bộ nhớ và tính toán. Điều này gây khó khăn trong việc triển khai cho các nhà phát triển và khó khăn trong việc sử dụng trên các thiết bị có tài nguyên hạn chế.
Độ Phức Tạp Cao: Với sự phức tạp trong cấu trúc và hoạt động, cả hai mô hình đều đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán và thời gian để huấn luyện và triển khai. Điều này có thể làm hạn chế khả năng ứng dụng của chúng trong thực tế.
Khả Năng Tạo Ra Đầu Ra Không Chính Xác: Cả GPT-4 và Palm 2 có thể tạo ra những đoạn văn bản thiếu chính xác hoặc thậm chí sai lệch. Điều này gây khó khăn trong việc tin cậy vào kết quả của mô hình.
Không Minh Bạch: Các mô hình này khó giải thích được cơ chế hoạt động và nguồn gốc của đầu ra.
Không An Toàn: Cả hai mô hình đều có khả năng tạo ra văn bản gây hiểu lầm, không an toàn hoặc thậm chí xúc phạm. Điều này đặt ra thách thức về việc đảm bảo tính an toàn và đạo đức của chúng.
Không Sáng Tạo: Mặc dù có khả năng tạo ra nội dung đa dạng, cả GPT-4 và Palm 2 đôi khi còn thiếu sự sáng tạo và không thể tạo ra những ý tưởng mới mẻ và độc đáo.

Cách khắc phục

Tối Ưu Hóa Kích Thước: Để giải quyết vấn đề kích thước quá lớn, việc tối ưu hóa mô hình và loại bỏ những tham số không cần thiết là cách hữu ích. Kỹ thuật pruning có thể được áp dụng để loại bỏ các trọng số không ảnh hưởng quan trọng đến hiệu suất của mô hình. Trong trường hợp của Palm 2, pruning đã giúp giảm kích thước của mô hình từ 1,44 tỷ trọng số xuống còn 120 triệu trọng số. Điều này giúp Palm 2 tiêu thụ ít năng lượng hơn và hoạt động nhanh hơn.
Giảm Độ Phức Tạp: Cải thiện hiệu suất tính toán và tốc độ bằng cách sử dụng tối ưu hóa phần cứng hoặc phân tán tính toán có thể giúp giảm độ phức tạp của mô hình. Ngoài ra, kỹ thuật distillation (chắt lọc thông tin) có thể được áp dụng để tạo ra một phiên bản nhỏ hơn và nhanh hơn của mô hình.
Khắc Phục Trả Lời Không Chính Xác: Sử dụng kỹ thuật verification để kiểm tra tính đúng đắn của mô hình. Ngoài ra, có thể áp dụng kỹ thuật alignment để định hướng lại các đầu ra để phù hợp với các tiêu chuẩn hoặc ràng buộc cụ thể. Ngoài ra còn các kỹ thuật: calibration, adversarial testing, human evaluation,… Các kỹ thuật này giúp tối ưu hóa tính chính xác của mô hình.
Tăng Tính Minh Bạch: Cung cấp cách thức để giải thích cơ chế hoạt động của mô hình và quá trình ra quyết định có thể tạo sự minh bạch cho người dùng. Sử dụng kỹ thuật verification để kiểm tra tính đáng tin cậy của mô hình.
Khắc Phục Tính Không An Toàn: Áp dụng kỹ thuật filtering để loại bỏ các đầu ra không an toàn hoặc không phù hợp. Cách này giúp đảm bảo tính đạo đức và an toàn trong quá trình sử dụng.
Khắc Phục Tính Không Sáng Tạo: Sử dụng kỹ thuật augmentation để tăng cường tính sáng tạo bằng cách thay đổi và kết hợp dữ liệu huấn luyện. Cách này giúp tạo ra những kết quả đa dạng và mới mẻ hơn.

Ưu và Nhược điểm của từng kỹ thuật

Distillation (chắt lọc thông tin): Ưu điểm: Tạo ra mô hình nhỏ hơn và nhanh hơn, giữ lại tính chính xác của mô hình lớn. Nhược điểm: Có thể mất đi thông tin quan trọng từ mô hình lớn. Các thuật toán ví dụ là: MNIST (chắt lọc chữ viết tay), CIFAR10 (chắt lọc hình ảnh), Kernel Inducing Points,…
Pruning: Ưu điểm: Loại bỏ tham số không cần thiết, giảm kích thước mô hình. Nhược điểm: Có thể làm giảm hiệu suất của mô hình nếu loại bỏ quá nhiều tham số.
Verification: Ưu điểm: Xác minh tính đúng đắn của đầu ra. Nhược điểm: Cần tài liệu tham chiếu để xác minh.
Alignment: Ưu điểm: Định hướng lại đầu ra để đáp ứng các tiêu chuẩn hoặc ràng buộc. Nhược điểm: Có thể gây ra sự không ổn định trong quá trình huấn luyện.
Filtering: Ưu điểm: Loại bỏ đầu ra không an toàn hoặc không phù hợp. Nhược điểm: Có thể loại bỏ các đầu ra có giá trị hoặc cần thiết.
Augmentation: Ưu điểm: Tăng cường đa dạng và sáng tạo. Nhược điểm: Có thể tạo ra dữ liệu không phù hợp hoặc sai lệch.
Calibration: Là quá trình điều chỉnh các đánh giá hiệu suất của các nhân viên để đảm bảo tính nhất quán và công bằng. Ưu điểm là có thể giảm thiểu sự chệch lệch hoặc thiên vị của các quản lý, cải thiện sự minh bạch và tăng độ tin cậy của các đánh giá. Nhược điểm là có thể mất nhiều thời gian và nguồn lực, gây ra sự tranh cãi hoặc mâu thuẫn, và làm giảm sự tương tác và phản hồi cá nhân¹.
Adversarial testing: Là quá trình kiểm tra khả năng chịu đựng của các mô hình trước các đầu vào bị thay đổi hoặc tấn công. Ưu điểm là có thể phát hiện và khắc phục các lỗ hổng hoặc điểm yếu của các mô hình, nâng cao độ bền và an toàn của chúng. Nhược điểm là có thể tốn kém hoặc khó khăn để tạo ra các đầu vào thích hợp, không thể bao quát được tất cả các trường hợp có thể xảy ra, và có thể gây ra sự mất cân bằng hoặc sai lệch trong dữ liệ^u.
Human evaluation: Là quá trình sử dụng con người để đánh giá chất lượng hoặc hiệu quả của các mô hình. Ưu điểm là có thể cung cấp những phản hồi trực tiếp và chi tiết, phản ánh được sự phức tạp và đa dạng của ngôn ngữ tự nhiên, và có thể so sánh được với các tiêu chuẩn hoặc kết quả mong muốn. Nhược điểm là có thể tốn kém hoặc khó kiểm soát chất lượng, gặp khó khăn trong việc thiết lập các tiêu chí hoặc phương pháp đánh giá, và có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như kinh nghiệm, kiến thức, ý kiến cá nhân, v.v.

Cả GPT-4 và Palm 2 (Google Bard) đều mang trong mình những tiềm năng to lớn trong việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Tuy nhiên, việc nhận biết và khắc phục những điểm yếu chung là quan trọng để đảm bảo rằng chúng có thể được sử dụng một cách hiệu quả và an toàn trong các ứng dụng thực tế. Chỉ thông qua việc không ngừng cải thiện và phát triển, chúng ta mới có thể đạt được những thành tựu đáng kể trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.

Vietnam Pham – Click Digital

Đầu tư vào trí tuệ nhân tạo bằng cách đầu tư token Saigon (ký hiệu: SGN) thông qua sàn giao dịch Pancakeswap: https://t.co/KJbk71cFe8 (đừng lo lắng về low liquidity) (cách mua: tìm hiểu trên Google về thao tác giao dịch trên sàn phi tập trung Pancakeswap, cực kỳ an toàn).
– Lợi nhuận sẽ dùng để mua lại SGN hoặc đốt bớt nguồn cung SGN để đẩy giá SGN tăng.
– Twitter: https://twitter.com/SaigonSGN135
– Gửi staking SGN lấy lãi suất tại trang: https://135web.net

Rate this post

Vietnam Pham

Digital Marketing Specialist

Điểm yếu chung

Cách khắc phục

Ưu và Nhược điểm của từng kỹ thuật

Related posts:

Để lại một bình luận Hủy