LLM กำลังมุ่งไปทางไหน?

แนวคิดของ Large Language Models (LLMs)

Vidhi Chugh

AI strategist and ethicist

สิ่งที่ผ่านมา

พื้นฐานของ LLM

แนวคิดของ Large Language Models (LLMs)

สิ่งที่ผ่านมา

การประยุกต์ใช้ LLM ใน NLP

แนวคิดของ Large Language Models (LLMs)

สิ่งที่ผ่านมา

กระบวนการฝึกโมเดลที่เกี่ยวข้องกับการพิจารณาข้อมูล จริยธรรม และผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม

แนวคิดของ Large Language Models (LLMs)

สิ่งที่ผ่านมา

อนาคตของ LLM

แนวคิดของ Large Language Models (LLMs)

ความสามารถในการอธิบายโมเดล

 

  • โมเดลสรุปผลลัพธ์ได้อย่างไร?

 

  • การวางแผนเดินทางด้วยรถยนต์
    • ทำไมถึงเลือกเส้นทางนี้?
    • ทำไมถึงหยุดที่จุดเหล่านี้?

 

  • สร้างความเชื่อมั่นและความโปร่งใส
  • ระบุและแก้ไขอคติหรือข้อผิดพลาด

 

ความเชื่อมั่นและความสามารถในการอธิบาย

1 Freepik
แนวคิดของ Large Language Models (LLMs)

ประสิทธิภาพ

  • ประสิทธิภาพในการคำนวณ

    • ผลลัพธ์คุณภาพสูงด้วยทรัพยากรน้อยลง

  • รวดเร็วและมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น

    • การบีบอัดโมเดล
    • การปรับให้เหมาะสม

  • ประโยชน์: ประหยัดพื้นที่จัดเก็บและพลังงาน

  • การเข้าถึงและความยั่งยืน

    • ส่งเสริม Green AI
    • ลดต้นทุนการดำเนินงาน

ประสิทธิภาพ

1 Freepik
แนวคิดของ Large Language Models (LLMs)

การจัดการอคติแบบ Unsupervised

  • ข้อมูลที่มีอคติ -> การเลือกปฏิบัติ

  • การจัดการอคติแบบ Unsupervised

    • ตรวจจับและลดอคติโดยอัตโนมัติ
    • ไม่ต้องใช้ข้อมูลที่มนุษย์ติดป้ายกำกับ
    • ระบุและลดอคติด้วยการวิเคราะห์รูปแบบ

  • ความท้าทาย

    • ตรวจจับได้ยาก
    • อาจเกิดอคติใหม่

การกำกับดูแล

แนวคิดของ Large Language Models (LLMs)

ความสร้างสรรค์ที่เพิ่มขึ้น

  • ความสร้างสรรค์ด้านข้อความและศิลปะภาพ
  • งานศิลป์: เรียนรู้จากรูปแบบ ไม่ใช่ความเข้าใจทางอารมณ์
  • ขาดความเข้าใจด้านศิลปะและอารมณ์แบบมนุษย์
  • แสดงพฤติกรรมทางอารมณ์คล้ายมนุษย์
  • อนาคต: การอนุมานอารมณ์

ภาพสี่ภาพที่ AI สร้างขึ้น

1 https://arxiv.org/pdf/2302.09582.pdf
แนวคิดของ Large Language Models (LLMs)

มาฝึกกันเถอะ!

แนวคิดของ Large Language Models (LLMs)

Preparing Video For Download...