LLM sẽ đi về đâu?

Các khái niệm về Large Language Models (LLMs)

Vidhi Chugh

AI strategist and ethicist

Chặng đường đến nay

Cơ bản về LLMs

Các khái niệm về Large Language Models (LLMs)

Chặng đường đến nay

Ứng dụng LLM trong NLP

Các khái niệm về Large Language Models (LLMs)

Chặng đường đến nay

Quy trình huấn luyện xét đến dữ liệu, đạo đức và tác động môi trường

Các khái niệm về Large Language Models (LLMs)

Chặng đường đến nay

Tương lai của LLMs

Các khái niệm về Large Language Models (LLMs)

Khả năng giải thích mô hình

 

  • Chúng tạo ra đầu ra như thế nào?

 

  • Lập kế hoạch road-trip
    • Vì sao chọn lộ trình này?
    • Vì sao các điểm dừng này?

 

  • Xây dựng niềm tin và minh bạch
  • Xác định, sửa thiên lệch hoặc lỗi

 

Niềm tin và khả năng giải thích

1 Freepik
Các khái niệm về Large Language Models (LLMs)

Hiệu quả

  • Hiệu quả tính toán

    • Đầu ra chất lượng cao với ít tài nguyên hơn

  • Nhanh và hiệu quả hơn

    • Nén mô hình
    • Tối ưu hóa

  • Lợi ích: lưu trữ tốt hơn, giảm năng lượng

  • Tiếp cận và bền vững

    • Thúc đẩy AI xanh
    • Giảm chi phí vận hành

Hiệu quả

1 Freepik
Các khái niệm về Large Language Models (LLMs)

Xử lý thiên lệch không giám sát

  • Dữ liệu lệch -> phân biệt đối xử

  • Xử lý lệch không giám sát

    • Tự động phát hiện và giảm thiên lệch
    • Không cần dữ liệu gán nhãn thủ công
    • Nhận diện và giảm qua phân tích mẫu

  • Thách thức

    • Tinh vi, khó phát hiện
    • Có thể tạo thiên lệch mới

Giám sát

Các khái niệm về Large Language Models (LLMs)

Tăng cường sáng tạo

  • Sáng tạo trong văn bản và nghệ thuật thị giác
  • Nội dung nghệ thuật: mô hình hóa mẫu, không hiểu cảm xúc
  • Thiếu hiểu biết nghệ thuật/cảm xúc như con người
  • Thể hiện hành vi cảm xúc giống người
  • Tương lai: suy luận cảm xúc

Bốn hình do AI tạo

1 https://arxiv.org/pdf/2302.09582.pdf
Các khái niệm về Large Language Models (LLMs)

Ayo berlatih!

Các khái niệm về Large Language Models (LLMs)

Preparing Video For Download...